2015 Fiscal Year Annual Research Report
海藻培養最適化に向けた海藻群の挙動解析シミュレータの開発と水流制御技術の構築
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14J01341
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| Research Institution | Hokkaido University |
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Principal Investigator |
小川 純 北海道大学, 情報科学研究科, 特別研究員(PD)
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| Project Period (FY) |
2014-04-25 – 2017-03-31
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| Keywords | 海藻培養 / 物理シミュレーション / 複雑系 / 絡み / 流体制御 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
当該年度において実施した研究では，海藻培養において培養槽内で生じる海藻同士の絡まりを解析し，発生を抑制するための水流制御を検証するために，ソフトロボティクスや柔軟構造物の挙動解析に用いられるCADシミュレータであるVoxCadをGPUによる並列計算用に物理演算処理を改良することで前述の目標を達成するための物理シミュレータの開発を行った．この研究成果により，従来では困難とされている流体中で応用力学に基づいた物性を考慮した軟体シミュレーションが実施可能となる．物理シミュレーションの解析結果に対して非線形SVM(サポートベクターマシン)を用いて培養槽内を攪拌運動する海藻群の中から絡み状態にある海藻を高精度で分類し，定量的な指標として絡みを扱える解析手法を提案した．また物理シミュレーションと提案した絡みの定量的指標の妥当性を検証するために，実際の攪拌培養環境を構築し，その結果を絡みの観点から比較検証を行った．その結果，物理シミュレーション上で提案した定量的指標の変化傾向と実際の攪拌培養において海藻群が受光する葉面積の変化傾向に類似性が観測されることが判明した．この解析結果は物理シミュレーション上で実施した水流制御が実際の海藻の絡みの発生を抑制することが可能であることを示している．
この研究成果に関しては国際学術誌Journal of Robotics and Mechatronics(JRM)で報告を行った．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
本研究課題における目的である海藻培養効率化に向けた物理シミュレータの構築という点において，従来では海藻を剛体の結合体として扱うことで動作解析を行っていたが，現在までの進捗において応用力学に基づいた弾性や温度による物体の形状変化と異なる物性を持つ材質を持つ軟体として海藻モデルを構築し，物理シミュレーションによる解析が可能である．これは種類や光合成，環境変化による海藻の差異を考慮した運動解析が可能であることを示しており，当初の計画以上の成果といえる．しかし，より複雑な解析を行うためにはシミュレータの計算速度の向上が必要不可欠であり，高速化が今後の課題である．
また現在までの研究ではアオノリを用いた糸状海藻の培養効率化に向けた方法を検証しており，糸状海藻における培養課題の一つである絡みの抑制に対して物理シミュレーションを応用した解決方法を定量的な絡みの指標と水流制御を組み合わせることにより提案しており，シミュレーションと実環境における攪拌実験の比較結果からその制御方法が絡みの抑制という観点において有用であることを示している．これは今後の糸状海藻における海藻培養に対する貢献が期待できる成果といえる．今後の課題として海藻培養効率化を行う上で糸状海藻に限らず，昆布などの葉面積を広い藻類やホンダワラなどの木構造を持つ藻類に対する培養の効率手法の検証と提案を行うことでエネルギー開発分野への貢献が期待できる．
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| Strategy for Future Research Activity |
今後の研究の推進方策として，現在までに効率的培養方法の検証を行っていない昆布やホンダワラのような糸状ではない大型藻類に対する培養課題の解決に着手する．これらの大型藻類において培養を促進させる要因は未だに不明瞭である背景を踏まえ，現在まで培養課題の対象としていた絡みのみならず，ちぎれや光合成による成長速度への影響などの別の物理的要因も考慮可能なモデルを用いて，これまでに開発を行った物理シミュレータから培養に与える物理的要因の検証を行うことで培養を阻害する物理的な要因を発見し，それらを効率的に解消するための水流制御方法を検証する．また，成長段階による海藻の培養状況の変化や成長による動的な形状変化を考慮した長期的な培養シミュレーションを実施することで培養サイクルの一連の工程を効率化する方法についても検証する予定である．大規模培養や高密度培養に対して迅速に解析結果を得るため，現在までに開発した物理シミュレータの高速化を物理演算のアルゴリズムの改良やGPUにによる大規模並列計算の実装などにより実施する．以上の研究成果は国際学会や国際学術誌にて報告する予定である．
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