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竹内 真司; 乳根 達矢*; Mebruck, N.*; 渡辺 邦夫*
水工学論文集(CD-ROM), 54, p.409 - 414, 2010/02
亀裂性岩盤でのトンネルや立坑掘削はサイト周辺の水圧変化を発生させる。高透水性の水みちが存在する場合、その影響は場所により異なることが予想される。そのため水圧変動をリアルタイムで予測し、異常の兆候を捉え、これに対処することにより地下水状態を適切に維持することは、周辺環境への影響を低減するうえで非常に重要である。これは、地層処分のサイト調査における環境影響評価の有効な手法の1つと考えられる。本論では、原子力機構が開発した、人工知能技術(遺伝的アルゴリズム及びニューラルネットワーク)による水圧変動の予測解析システムを用いて、瑞浪超深地層研究所及び周辺のボーリング孔で取得した観測データに適用した結果について論述する。その結果、当地域の水圧変動は4つのパターンに分類可能であることを確認した。また、同じ変動パターンを有するデータ群を用いることで、任意地点の水圧変動を予測可能であることが明らかとなった。
岩月 輝希; 神野 健二*; 佐伯 和利*; 池見 洋明*; 松岡 信明*; 田籠 久也*
水工学論文集, 46, p.205 - 210, 2002/00
福岡県福岡市において環境同位体を指標に塩水化地下水の水質形成機構について解析を行なった。その結果、化学成分濃度、電気伝導度から塩淡境界の深度を、環境同位体から塩淡境界の形成史を把握する事ができた。
Gautam, M. R.*; 渡辺 邦夫; 三枝 博光
水工学論文集, 44, p.127 - 132, 2000/00
東濃鉱山周辺における地表面の流出現象を把握することを目的として、様々なデータを同時に入力量として考えることが可能なニューラル・ネットワークモデルを用いた解析を実施している。本研究においては、ニューラル・ネットワークモデルを用いて、土壌水分観測データから直接的に河川流量を推定するとともに、この推定結果を検証することを目的とした現場での人工降雨による流出実験を実施した。 これらの結果、ニューラル・ネットワークモデルによる推定結果と現場実験の整合的であることが示され、新しい手法であるニューラル・ネットワークモデルの適用性を確認することができた。
