機械学習を用いてCTで得られた岩石間隙形状から物性を直接推定する新手法の開発
研究課題情報
- 体系的番号
- JP20K20948
- 助成事業
- 科学研究費助成事業
- 資金配分機関情報
- 日本学術振興会(JSPS)
- 研究課題/領域番号
- 20K20948
- 研究種目
- 挑戦的研究(萌芽)
- 配分区分
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- 基金
- 審査区分/研究分野
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- 中区分17:地球惑星科学およびその関連分野
- 研究機関
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- 九州大学
- 研究期間 (年度)
- 2020-07-30 〜 2022-03-31
- 研究課題ステータス
- 完了
- 配分額*注記
- 6,370,000 円 (直接経費: 4,900,000 円 間接経費: 1,470,000 円)
研究概要
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。
