飽和・不飽和浸透流解析への機械学習の適用とその応用

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  • Use and application of machine learning to saturated and unsaturated flow analysis

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土壌物理分野への機械学習· 深層学習の利用について紹介するとともに，フィルダムやため池を対象とした飽和· 不飽和浸透流解析への生成AI の利用について紹介する．生成AI の手法には敵対的生成ネットワークにU-net を組み込んだモデルを用いた．堤体内部の定常状態における透水係数分布と圧力水頭分布の関係を画像変換問題として捉えた．圧力水頭分布を推定する順問題では，従来の数値計算法に近い結果が得られた．一方，透水係数の分布を推定する逆問題では，推定精度は低い結果となった．生成AI を利用した堤体内部の推定技術は，データを瞬時に解析できることから，ダム· ため池のデジタルツインを実現するための手段となり得る．この技術を活用して，ダム· ため池堤体におけるリアルタイムでの評価· 異常検出箇所の推定へと活用が期待できる．

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詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1390303932790754688
  • DOI
    10.34467/jssoilphysics.159.0_69
  • ISSN
    24352497
    03876012
  • 本文言語コード
    ja
  • データソース種別
    • JaLC
  • 抄録ライセンスフラグ
    使用不可

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