Development of mesoscale experimental geophysical exploration technique and its application to learning for dynamics in deeper subsurface environment through controling it

中尺度实验地球物理勘探技术发展及其在深层地下环境动力学控制学习中的应用

基本信息

批准号：
21H04750
负责人：
黒田清一郎
金额：
$ 26.87万
依托单位：
National Agriculture and Food Research Organization
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-04-05 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

项目摘要

比較的な均質な模型地盤を作成するための土層の開発を行う。模型地盤は高さ1m、半径50cm程度以上の円筒型模型とし、鳥取砂丘砂を材料として作成した。このスケールではマクロな野外での非破壊診断技術である物理探査が適用可能であり、また土壌学分野におけるカラム実験の手法の適用が可能である。浸透状況の実態を把握するためにX線CTやMRIによる診断技術およびそのような各種診断技術の画像解析技術の適用性の検討を行った。野外地盤でも地盤内を可視化診断できる技術として、電磁波を用いたトモグラフィ計測に基づく誘電率・導電率分布の評価によって、地盤中の体積含水率や溶存物質の分布を推定を行う技術および、弾性波探査について音響信号を制御する能動的な診断技術である音響トモグラフィーと浸透現象等により発生する自然な音響振動(アコースティックエミッション,AE)による受動的な診断技術とを複合させた技術の開発を行った。そのために光ファイバセンサ等の計測機器の整備を行った。物理探査分野における地盤評価のための解析には、逆解析という技術が用いられているが、これには物理探査で用いる電磁波や振動などの伝播現象を数値計算で繰り返し解き、パラメータの同定とデータと数値モデルの融合を試みるものであるが、数値計算を必要とすることから、その評価解析に非常に長い時間を有することが課題である。そこで、現在の深層学習の代表的技術である敵対的生成ネットワーク(GAN)と呼ばれる技術により逆解析の高速なエミュレーション(代替実行)を行う技術の開発を行った。研究成果については国際地中レーダ会議等にて発表を行うとともに、前後に研究協力者となる欧米の研究機関と研究交流を図った。

开发土壤层以创建相对均匀的模型地面。该模型接地是一个圆柱形模型，高度为1m，半径约为50厘米或更多，并且是使用托托里砂砂作为材料而创建的。在此规模上，可以应用物理探索，这是宏中一种非破坏性诊断技术，可以应用于土壤科学领域的柱实验中。为了了解渗透的实际情况，研究了使用X -RAY CT和MRI和MRI和图像分析技术的诊断技术的应用。作为一种可以在室外平台上可视化地面内部内部的技术，该技术通过使用电磁波的层析成像测量来评估介电比和导体分布来估算地面上的量和溶解材料的分布。结合了声学群落振动（AE）的技术诊断技术的技术开发，该技术是一种主动诊断技术，可控制声学信号和穿透现象等。因此，维持测量设备，例如光纤传感器。在物理探索领域进行地面评估的分析中，使用了称为反向分析的技术，但它反复解决了传播现象，例如电磁波和通过数值计算，识别和参数数据中的物理探索中使用的振动尝试融合数值模型，但是由于需要数值计算，因此挑战是在评估分析中有很长的时间。因此，我们开发了一项技术，该技术使用称为敌对生成网络（GAN）的技术对反向分析进行高速仿真（替代执行），这是一种典型的深度学习技术。这项研究的结果是在国际RADA国际RADA会议上进行的，并在之前和之后与欧美研究机构进行了研究。