一般財団法人エンジニアリング協会

地盤工学分野は、その独特の複雑さと直面する課題から、常に科学技術の新しい動向に注目してきました。最近では、この分野における最も注目されるキーワードが、人工知能（AI）の導入とその活用となっています。地盤工学とAIの関係は日々深化しており、特に生成AI、もしくは第4次AIの技術が中心的な役割を担う見込みです。この講演では、地盤工学とAIの現状とその関係性を浮き彫りにし、AIの導入への着眼点を詳細に説明します。その上で、生成AIの核心に触れ、具体的な事例を用いて活用法を提案します。この技術の進歩を共に体感し、地盤工学分野が新たな段階へと進む可能性を探るとともに、皆様と一緒に考えていきたいと思います。

分散型音響センシング（DAS）などの近年のセンシング技術や、ポータブル型震源装置（PASS）などの新規探査ツールの開発により、様々な対象の探査や、その動的挙動をモニタリングすることが可能となってきている。さらに機械学習などのデータ解析ツールを利用することにより、DASなどのビッグデータを解析することも容易になってきた。当研究室では、PASSやDASを独自に開発することで、それらを様々な対象の探査に最適化することを試みている。また機械学習を導入することにより、探査データの解析を自動化させる手法を開発している。本発表では、このような新しい探査装置や解析手法を、宇宙探査をはじめとする新規の探査フィールドに適用した結果を紹介する。

通信にも用いられている光ファイバーを用いると温度や歪や振動を測定することが可能になった。これは光ファイバーに入力したレーザー光がこれらの変化により散乱され入射点も戻ってくる。温度計測は700 ℃程度まで、数センチ間隔で0.1 ℃の精度で計測可能である。地震波は数m間隔で地震計とほぼ同じ程度の間隔で測定可能である。測定温度は＜300 ℃が実用的である。測定可能な距離は100 kmを超える距離まで測定可能である。通信用光ファイバーを温度、振動計測に利用することも可能である。
本計測術シンポジウムではこれらの分布型温度計（DTS）と分布型音響センサ（DAS）を用いた地熱探査への応用例を紹介する。