Direct estimation of hydraulic and elastic properties from rock pore geometry based on machine learning

About this project

Japan Grant Number
JP20K20948
Funding Program
Grants-in-Aid for Scientific Research
Funding organization
Japan Society for the Promotion of Science
Project/Area Number
20K20948
Research Category
Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
Allocation Type
  • Multi-year Fund
Review Section / Research Field
  • Medium-sized Section 17:Earth and planetary science and related fields
Research Institution
  • 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。

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