資源探査に関する研究の動向と大規模データプロセッシング

[3K0701-08-05] [招待講演]機械学習を用いた地熱地域の温度構造推定手法の開発

○石塚 師也¹、小林 洋介²、宇郷 翼³、鈴木 浩一³、茂木 透⁴、渡邉 教弘⁵、山谷 祐介⁵、岡本 京祐⁵、村田 泰章⁵、浅沼 宏⁵、鈴木 杏奈⁶、岡本 敦⁶、土屋 範芳⁶、北村 圭吾⁷、梶原 竜哉⁸、杉本 健⁸、斎藤 遼一⁸ (1. 京都大学、2. 室蘭工業大学、3. 北海道大学、4. 東京工業大学、5. 産業技術総合研究所、6. 東北大学、7. 九州大学、8. 地熱エンジニアリング株式会社)

キーワード：機械学習、地熱資源、温度

地熱地域の温度構造の把握は、地熱システムの理解のために重要である。直接的な温度計測は坑井位置のみで行われるため、近年では、温度情報を有すると考えられる物理探査データや地質的なデータを基として、機械学習により、このような多種のデータを融合的に用いることで、温度構造を推定する手法開発が行われつつある。本研究では、機械学習を用いた温度推定手法として、(a)ニューラルネットワークを用いる手法、(b)スパースモデリングを用いる手法を提案する。また、葛根田地熱地域にこれらの手法を適用し、各手法の特徴について検討を進めており、本発表では、これらの手法開発でこれまでに得られた知見について述べる。