資源探査と大規模データプロセッシング

[1206] Processing of chemical compositional data using Markov chain Monte Carlo (MCMC) method

^○桑谷立¹, 永田賢二², 赤穂昭太郎³, 岩森光¹ (1.国立研究開発法人海洋研究開発機構, 2.東京大学, 3.国立研究開発法人産業技術総合研究所)

司会:木崎彰久(秋田大学)

Keywords:マルコフ連鎖モンテカルロ法, ベイズ推論, データ駆動, 化学組成データ

岩石や堆積物の主要・微量元素組成データ中には，その試料が被った様々な地球科学プロセスに関する情報を保持しているものと考えられる。たとえば，鉱床内やその周辺から得られた岩石・堆積物試料の化学組成は，岩石－流体相互作用や過去の堆積作用などの鉱床形成プロセスに関する情報を含んでいる。同様に，火山岩やマントル岩などは，その岩石形成に関連した地球内部の溶融現象や，溶融により形成されたマグマ同士の混合，地球内部流体との物理化学的相互作用などの様々な固体地球プロセスに関する情報を有している。本講演では，玄武岩化学組成分布からのマントル原岩組成と溶融度の同時逆推定を試みる。具体的には，ベイズ推論により，マントル原岩組成と溶融度についての先験的知識を逆推定に導入し，マルコフ連鎖モンテカルロ(MCMC)法による高速サンプリングを用いて最適化問題を解決する。