農村ため池を対象としたAI援用気泡噴流装置による持続的水質管理システムの提案

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2022年度は初年度であり，埼玉県東松山市の小規模公園修景池(容量：約2000(m3))において，「現地調査による教師データの収得」を中心に研究を行った．実際の気象条件の下，現地調査により機械学習用の教師データを収得した．調査は，6月～11月に実施した．収得データは，気象データ(日射量，気温，風速・風向，湿度，気圧，雨量)，修景池の水質データ(COD，水温，DO濃度，T-N，T-P，SS)である．気象データは，7/29からの10分間隔の連続測定である，水質データは，週2回のペースで測定している(ただし，水温データの一部は，10分間隔の連続測定である)．しかし，機器トラブル等により，水質データの収得はやや不十分な状態である．測定データをもとに，以下の3点を中心に検討・考察を行った．すなわち，(1)気象データと表層水温の回帰分析，(2)水温・DO濃度のコンターマップ(気泡噴流稼働時・非稼働時)，(3)気泡噴流の放出開始から水温変化までの応答時間，等である．(1)より，表層水温に与える気象項目は，主として気温と湿度であることがわかった．また，(2),(3)より，気泡噴流によって，水温躍層を効率的に破壊できることがわかり，放出から躍層破壊の開始までは約90分であった．さらに，来年度に向けて，予備的に「ニューラルネットワーク」による簡易的な水質予測を試みた．ニューラルネットワークを用いて，気象の変化が水温へ影響を与える始めるまでに気泡噴流を放出することにより，水温躍層の発達を効率的に抑制できることがわかった．