水工学論文集第65巻
Convolutional Neural Networkを使用した流動地下水推定手法の開発
2020 年 76 巻 2 号 p. I_385-I_390
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2020 年 76 巻 2 号 p. I_385-I_390
地中を局所的に流動する流動地下水は，堤防漏水や山地斜面での地滑りなどの発生リスクとなるため，その高精度な探査手法の確立が課題となっている．1m深地温探査は比較的簡便且つ安価に流動地下水を推定し得る探査手法であるが，その高精度な推定には長年の経験が必要とされており，熟練技術者の技術を継承し，広範に活用するためのシステム構築が求められている．そのような背景から，本研究では1m深地温探査の結果から流動地下水の平面的な位置を推定するCNNモデルを開発した．テストデータによるCNNモデルの精度検証の結果，正解率が99.7%を達成し，良好に学習が進んだことが確認できた．当該モデルの実現場に対する適用性を検証するため，同一の現地観測結果を対象として，熟練技術者と本モデルとの推定経路を比較することで，本研究で開発したCNNモデルの現場有効性を確認することができた．
