Highly Accurate Residual Snow Measurement and Control to Halve Resource Consumption in Snow-Melting Systems.
Highly Accurate Residual Snow Measurement and Control to Halve Resource Consumption in Snow-Melting Systems.
批准号:
22K04363
负责人:
上村 靖司
金额:
$1.33万
依托单位国家:
日本
项目类别:
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份:
2022
资助国家:
日本
项目状态:
未结题
起止时间:
2022-04-01 至 2025-03-31
中文摘要
本プロジェクトは、日本の豪雪地帯に広く普及する消融雪システムの資源消費量(燃料,電気,地下水など)を半減させる高度制御技術の開発を目的とする。現在主流の「降雪検知制御」を「積雪検知制御」に替えることで運転時間が半分以下になることが既往研究で示唆されているため,10㎝以下の路面に残った雪(路面残雪と呼ぶ)の深さをレーザー距離計とLiDARにより精度よく計測して消融雪システムの運転制御に活かすものである。路面残雪は,新積雪,圧雪,みずべた雪,氷板など,光学特性も物理特性も多様であるため,初年度はレーザー光を照射した場合の基本特性の理解を中心に取り組んだ。まず高精度計測の障害となる積雪層の「表面下散乱」現象について,実験によって新雪、みずべた雪などの積雪特性ごとの違いを調べた。次に、モンテカルロ法によるシミュレーションプログラムを作成し、散乱係数,吸収係数,屈折率を水と氷の既知の物性値をおさえつつ,実験結果を再現できるように雪質に応じてた妥当なパラメータ値を同定した。結果として、表面下散乱現象の実験結果とシミュテーションによる計算結果が、よく一致した。「点」計測であるレーザー距離計による距離測定の知見を踏まえて、第2年度に向けて「線」計測できるLiDARユニットを導入し、冬期に予備的な実験を実施した。また、路面残雪深によって制御を行う場合の有効性を検証するため、降雪検知制御、残雪深制御、複合制御(降雪検知でOn、許容残雪深以下でOff)の3方式について、資源消費量、最大残雪深、サービスレベルの3つの指標に基づいて路面融雪シミュレーションを行った。新潟県十日町市という世界有数の豪雪地でのシミュレーションでは、制御方法の工夫によって最大残雪深、サービスレベルは著しく改善するものの、資源消費量は3割程度の削減に留まることを明らかにした。その成果は3件の学会発表として公表した。
英文摘要
本プロジェクトは、日本の豪雪地帯に広く普及する消融雪システムの資源消費量(燃料,電気,地下水など)を半減させる高度制御技術の開発を目的とする。現在主流の「降雪検知制御」を「積雪検知制御」に替えることで運転時間が半分以下になることが既往研究で示唆されているため,10㎝以下の路面に残った雪(路面残雪と呼ぶ)の深さをレーザー距離計とLiDARにより精度よく計測して消融雪システムの運転制御に活かすものである。路面残雪は,新積雪,圧雪,みずべた雪,氷板など,光学特性も物理特性も多様であるため,初年度はレーザー光を照射した場合の基本特性の理解を中心に取り組んだ。まず高精度計測の障害となる積雪層の「表面下散乱」現象について,実験によって新雪、みずべた雪などの積雪特性ごとの違いを調べた。次に、モンテカルロ法によるシミュレーションプログラムを作成し、散乱係数,吸収係数,屈折率を水と氷の既知の物性値をおさえつつ,実験結果を再現できるように雪質に応じてた妥当なパラメータ値を同定した。結果として、表面下散乱現象の実験結果とシミュテーションによる計算結果が、よく一致した。「点」計測であるレーザー距離計による距離測定の知見を踏まえて、第2年度に向けて「線」計測できるLiDARユニットを導入し、冬期に予備的な実験を実施した。また、路面残雪深によって制御を行う場合の有効性を検証するため、降雪検知制御、残雪深制御、複合制御(降雪検知でOn、許容残雪深以下でOff)の3方式について、資源消費量、最大残雪深、サービスレベルの3つの指標に基づいて路面融雪シミュレーションを行った。新潟県十日町市という世界有数の豪雪地でのシミュレーションでは、制御方法の工夫によって最大残雪深、サービスレベルは著しく改善するものの、資源消費量は3割程度の削減に留まることを明らかにした。その成果は3件の学会発表として公表した。
期刊论文(0)
专著(0)
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会议论文
融雪シミュレーションによる散水融雪装置の最適制御方法の検討
基于融雪模拟的喷水融雪设备优化控制方法研究
DOI:
--
发表时间:
2022
期刊:
影响因子:
--
作者:
[伊田幸太郎, 高部祐剛, 内田莉香, 米田有沙, BATBAYAR LKHAGVACHULUUN,田中日菜,BAASANDORJ MUNGUNTUUL,杉原幸信,上村靖司]
通讯作者:
BATBAYAR LKHAGVACHULUUN,田中日菜,BAASANDORJ MUNGUNTUUL,杉原幸信,上村靖司