2022 Fiscal Year Annual Research Report
An interdisciplinary stochastic tsunami disaster prediction accelerated by a surrogate model
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20H02418
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| Research Institution | Kyushu University |
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Principal Investigator |
浅井 光輝 九州大学, 工学研究院, 准教授 (90411230)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
磯部 大吾郎 筑波大学, システム情報系, 教授 (00262121)
馬場 俊孝 徳島大学, 大学院社会産業理工学研究部(理工学域), 教授 (90359191)
大竹 雄 東北大学, 工学研究科, 准教授 (90598822)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 津波 / 豪雨被害 / サロゲートモデル / 不確実性の定量化 / PINNs（機械学習） / 粒子法 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
これまでに開発を進めてきた地震シナリオ（地震学）から始まり、津波発生（津波学）、伝搬（津波工学）、そして地上への遡上による構造物等の被害予測（構造工学、地盤工学、地震工学）までの一連の過程をすべて物理シミュレーションする（多数の学問領域にわたる）インターディシプリナリ津波解析コードの機能強化を行った。主な開発項目は以下の4つである。
（1．サロゲートモデルによる確率論的被害予測）固有値直交分解PODを使い、少数の災害シナリオに対する計算結果を用いて回帰分析し、サロゲートモデルを通して効率的に災害時の不確実性を定量化した。
（2．水－土－構造連成解析機能）昨年度に引き続き開発を進め、土を個別要素法DEMで解析し、水はこれまで開発してきた粒子法と連成させることで、土粒子までを解像する詳細な解像型連成解析から、土粒子の間隙率などの物性値のみを反映し土粒子は直接的には解像しない非解像連成モデルの両者を整備し、両者の検証および妥当性確認まで実施した。
（3．構造物崩壊解析機能）前年度の拡張として、津波あるいは豪雨氾濫時における木造家屋の倒壊予測に向けて、粒子法と建物倒壊予測解析ツールの両者の連成解析技術を開発した。流体力により骨組み構造物が倒壊し、瓦礫化していく過程の計算を可能とした。
（4．パソコンレベルの計算機での津波の即時予報に資するツール開発）物理シミュレーションの汎用的な新たな機械学習の開発した。具体的には、少ない観測データから、ニューラルネットワークを基礎とする機械学習を安定かつ高精度に実施するために、物理支配方程式の再現誤差を制約条件としてLoss関数に追加するPhysics Informed Neural Networksを使ったサロゲートモデルを構築した。また、観測データにノイズを含んだ場合の対処法、および複数のLoss関数間の正則化技術を提案した。
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| Research Progress Status |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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