13:45 〜 15:15
[SEM14-P22] ニューラルネットワークを用いた比抵抗・地震波速度からの地中温度分布の推定
キーワード：ニューラルネットワーク、比抵抗、温度推定
地下の温度分布は、地熱開発において重要である。地熱貯留層を確認するだけでなく、地熱開発前後の熱水循環パターンを議論するための基礎情報である。温度測定は坑井を掘削して実施する必要があり、坑井には深さ3000mを超えるものも見られる。ただ、掘削には多額の費用と環境負荷が伴うため、坑井数は限定される。そこで近年、ニューラルネットワークを用いて温度を推定する手法が見受けられるようになった。本研究では、数値シミュレーションで得た地中温度分布と、この温度分布から岩石物性測定結果などに基づいて求めた比抵抗・地震波速度分布にニューラルネットワークを適用し、地中温度推定を試みた。まず位置情報データのみ用いて、温度を推定する学習モデルを作成した上で、位置情報データと比抵抗データを用いて温度を推定する学習モデルを作成した。また同時に位置情報データと地震波速度についても学習モデルを作成した。ここで、ニューラルネットワークについては、中間層のニューロンの層数と1層あたりのニューロンの個数を変化させて、学習の精度がどう変化するか、コスト関数とテストデータの検証を行った。その結果、位置情報データに加えて比抵抗データを用いた温度推定のほうが、温度分布の推定の精度は高かった。今後は実際のデータをニューラルネットワークに適用する予定である。