計測融合解析によるドリルビット挙動把握と機械学習による掘削状態識別への展開

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1. 船上掘削データから掘削地層摩擦特性を推算する手法を構築し，過去の科学掘削の一例を対象に実行した．掘削同時検層データと良い一致を示し，手法の有効性を確認した．2. ドリルビット接地荷重変動解析やドリルパイプ挙動解析においては，マグナス効果による変形や挙動の模型実験による考察，および模型実験スケールでの数値解析を行った．3. ドリルビット挙動解析においては，掘削地層の摩擦特性とドリルビットの接地荷重が支配的なパラメータとなる．これらに加えて，影響要素として，ドリルパイプ回転速度や捩じり減衰がある．これらの要素を考慮したドリルビット回転挙動数理モデルを構築し，Stick-Slip発生条件や挙動特性の考察を行った．4. 機械学習においては，過去の科学掘削航海における取得可能な船上掘削データ，地層サンプルデータ，コア回収率，および掘削操業異常の情報の収集を行った．そして，掘削データを学習データとして，掘削地層やコア回収率を予測する機械学習プログラムを開発し，予測試行を行った．また，掘削データ間の関係性を加味した機械学習による異常検知の試行を実施した．5. 計測融合解析に向けて，掘削データ取得システムの開発を進めた．搭載対象としている掘削船の掘削制御システムのアクセス仕様確認試験を行い，通信仕様の確認を行った．更に，掘削データのリアルタイム伝送システムのプロトタイプ版の開発，および逐次送信されるデータを受信してリアルタイム掘削データ融合解析の基本インターフェイスの開発を進め，そして，模擬データを用いたリアルタイムでの融合解析の試行を実施した．これにより，データ伝送や逐次解析の健全性を確認した．