Direct estimation of hydraulic and elastic properties from rock pore geometry based on machine learning
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- TSUJI Takeshi
- Principal Investigator
- 九州大学
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- 實松 豊
- Co-Investigator
- 九州大学
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- Jiang Fei
- Co-Investigator
- 山口大学
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- 平野 靖
- Co-Investigator
- 山口大学
About This Project
- Japan Grant Number
- JP20K20948 (JGN)
- Funding Program
- Grants-in-Aid for Scientific Research
- Funding Organization
- Japan Society for the Promotion of Science
Kakenhi Information
- Project/Area Number
- 20K20948
- Research Category
- Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
- Allocation Type
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- Multi-year Fund
- Review Section / Research Field
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- Medium-sized Section 17:Earth and planetary science and related fields
- Research Institution
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- Kyushu University
- Project Period (FY)
- 2020-07-30 〜 2022-03-31
- Project Status
- Completed
- Budget Amount*help
- 6,370,000 Yen (Direct Cost: 4,900,000 Yen Indirect Cost: 1,470,000 Yen)
Research Abstract
地球科学や資源工学では、地層内部の流体挙動や弾性特性を調べることが多く、室内実験による測定が行われてきた。室内実験には長い時間を要し、測定環境や実験する人によって結果が変わることもあった。一方、これらの物理特性は、岩石内部の間隙形状に強く依存していることが知られている。そこで本研究では、高解像度CTによってデジタル化された岩石内部の3次元間隙形状に対して、機械学習や数学的手法を適用し、浸透率や弾性定数といった物理特性を推定する手法を開発する。さらにこの機械学習を用いた手法を発展させ、上記の手法と反対に、測定データ（例えば弾性波形）から間隙形状を推定する手法開発も行う。
Details 詳細情報について
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- CRID
- 1040285300706493952
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- Text Lang
- ja
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- Data Source
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- KAKEN
