2020 Fiscal Year Annual Research Report
異常輸送理論と群知能を融合した「地下ダム管理モデル」の構築と実装
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19H03074
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| Research Institution | Kobe University |
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Principal Investigator |
井上 一哉 神戸大学, 農学研究科, 准教授 (00362765)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
鈴木 麻里子 神戸大学, 農学研究科, 助教 (50756658)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 地下ダム / 群知能 / 異常輸送現象 / 機械学習 / 管理技術 / 模型実験 / 数値解析 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は，地下ダム湖において肥料成分が移動，濃縮，流出する力学現象に関する科学的洞察と人工知能の一分野である群知能・機械学習により，新たな「地下ダム管理モデル」の構築と実装を目的とする．本年度は，3つの研究テーマに対して実験的・数値解析的アプローチに取り組んだ．
1つ目は，地下ダム湖の実質的な貯水空間となる石灰岩の間隙率推定のAI開発である．従来には無い地下ダム管理方策を立案すべく，喜界地下ダムのボーリングコアを用いて，非侵襲的手段として熱画像を応用した間隙率の推定手法を考案した．高温状態から20度室温へのクーリング，低温状態から20度室温へのヒーティングの両面から供試体の時系列熱変動と間隙率の関係を導いた．クーリングにおいて，従来法より優れた推定ができる結論を得た．2つ目は，多孔質性の高い帯水層中を移行する肥料成分の挙動を解明し，数値モデル化すべく，粗粒媒体を用いたカラム実験により，異常輸送現象の解明に取り組んだ．高透水の地盤構造を反映した溶質輸送実験により，知見の少ない異常輸送現象の発現を確認でき，ペクレ数と関係性を定量化できた．また，移流分散方程式（ADE），連続時間ランダムウォーク（CTRW）により異常輸送現象を生成し，CTRWにて異常輸送の再現と異常性の判断指標を示した．CTRWは異常性の評価，ADEは分散係数の非線形則の評価により場の流速依存性を判断でき，原位置トレーサ試験を通じて両者の適用性が実証された．3つ目は，群知能により喜界地下ダム流域の地下水流動にかかわる三次元数値モデルを構築した．施肥による硝酸汚染リスクを提示するため，逆推定した透水係数の空間分布を連結したランダムウォーク粒子追跡解析により各集水井の水質に影響する農地を汚染ポテンシャルマップとして可視化した．結果として，夏季よりも冬季の施肥の方が地下水中の硝酸態窒素濃度の高濃度化を招くことを示唆した．
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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
前述のように，当該年度は，3つの研究テーマを軸として，研究を遂行してきた．地下ダムの地下水盆を形成する琉球石灰岩の間隙率推定システムは，サンプリング方法から熱計測方法，熱特性の逆推定に至る一連の流れを構築することができ，機能診断のための実用的な計測手法として有効である可能性を示唆した．また，実験室スケールにおいて，間隙分布の大きい粗粒媒体による通常の移流分散現象と異常輸送現象の判別ができる手法を構築するとともに，実流速成分と異常輸送性の関係を導出できた．さらに，実サイトでの溶質輸送実験の状況を再現できるシミュレータを作り上げた．加えて，喜界地下ダムサイトの水位観測データに基づいて，地下水流動三次元モデルを構築するとともに，透水係数の空間分布同定問題に対する群知能の有用性を示すことができた．地下ダム管理を見据えた，溶質輸送現象と硝酸汚染リスクの連携については，当初の計画に上乗せするテーマとして取り組むことができ，汚染ポテンシャルマップによるリスクの可視化は有用性の高い成果である．さらには，これら３つのテーマに加えて，地下ダムサイトでの原位置トレーサ実験を数回，実施することができ，次年度も引き続き，実験データを獲得できる準備ができている．また，喜界島島内において，定期的な水質計測を進行しているところであり，地下ダム湖の水質に関わる現状の把握，数値モデリング，将来変動予測など，多岐にわたる項目に対する対応手段の完成度が増している状態にある．以上のことより，総合的に判断すると，当初の計画よりも進行していることより，当初の計画以上に進展していると評価した．
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| Strategy for Future Research Activity |
今後の研究推進の方策としては，これまでの2年間の成果をベースとして，下記の4点を軸に研究を進めていく予定である．1点目として，異常輸送現象の洞察を深化すべく，琉球石灰岩の複雑なポーラスネットワークに起因する溶質の不規則な輸送挙動に関してカラム実験と模型実験の実績を積み上げる．2点目は，石灰岩のボーリングコアを新しく入手することにより，機械学習による画像判別を軸とした高精度で迅速な間隙率推定システムを開発し，実サイトへの実装を視野に入れた研究に取り組む．機械学習に適したデータ群の選別や多寡など研究対象項目は多くあり，網羅的にアプローチする予定である．3点目として，原位置トレーサ実験のデータを分析しつつ，データを蓄積するとともに数値解析手法との連携を強化する．異常輸送実験を再現できるランダムウォーク粒子追跡法を開発するとともに，連続時間ランダムウォーク解析を深化させる．4点目は，群知能を応用した最適・柔軟な管理モデルとして，構築した地下水流動モデルと溶質輸送解析による硝酸汚染リスクの定量的・視覚的アプローチである．実測データに加えて，揚水量や施肥量を考慮しつつ，農業活動に必要な地下ダム湖からの取水と地下ダム貯水湖の水質保全のバランスを検証できるリスクマップを提示する．季節ごとに変動する貯水量と施肥量を反映できる地下ダム管理モデルの構築を目指す．
いずれの研究テーマについても，これまでの成果を基盤に据えて，さらに発展した成果を上げることが期待でき，合理的・効率的なダム管理やダム設計に資する成果を創出する．
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