流量・水温法データのAI機械学習による雨天時浸入水量解析の研究

DOI Web Site オープンアクセス
  • 佐藤 克己
    日本大学生産工学部 土木工学科 日本下水道協会 特別会員
  • 中根 進
    中日本建設コンサルタント株式会社 水工技術本部 日本下水道協会 特別会員
  • 高橋 岩仁
    日本大学生産工学部 土木工学科 日本下水道協会 特別会員
  • 保坂 成司
    日本大学生産工学部 環境安全工学科 日本下水道協会 特別会員
  • 森田 弘昭
    日本大学生産工学部 土木工学科 日本下水道協会 特別会員

書誌事項

タイトル別名
  • Research on Analysis of Infiltration of Stormwater Volume by AI Machine Learning of Flow Rate, Water Temperature Method Data
  • リュウリョウ ・ スイオンホウ データ ノ AI キカイ ガクシュウ ニ ヨル ウテンジ シンニュウ スイリョウ カイセキ ノ ケンキュウ

この論文をさがす

抄録

<p>　筆者らは，AI機械学習の1つであるニューラルネットワークを使い，計測した水温から降雨による低下水温を推定し，計測期間中の計測水温の総和に対する降雨による低下水温の総和の比を求め，この比と成分分解で得られた非超過確率を比較することにより，非超過確率が降雨による水温低下を表すことを示した。また，同一地点で水温と流量を計測し，これをニューラルネットワークで雨天時浸入水量割合を推定し，非超過確率との相関性があることを確かめ，非超過確率が雨天時浸入水量割合を表すことを示した。</p><p>　本研究では，機械学習を使って計測した流量を教師データとしてそこから推定流量を，さらに推定晴天時流量を導いた。そして，この解析にはニューラルネットワーク手法が最もよく再現でき，有効であることを確認した。また，水温法解析に適した説明変数の選定や水温データの適正な計測間隔と調査面積について考察した。あわせて流量や水温のいずれの計測によっても，計測点間の雨天時浸入水量の多寡を評価ができることを示した。</p>

収録刊行物

  • 下水道協会誌

    下水道協会誌 58 (708), 88-99, 2021-10-01

    公益社団法人 日本下水道協会

関連プロジェクト

もっと見る

キーワード

詳細情報 詳細情報について

問題の指摘

ページトップへ