農業用貯水池周辺のデータ駆動型デジタルツイン構築方法
要約
ドローンやため池に設置した水位計から取得したデータに対し、AIや統計解析を利用したデータ分析を行い、個々のデータを統合した結果をデジタルツインとして構築する方法であり、農業用ダム・ため池堤体の遠隔からの監視・診断に活用できる。
- キーワード : 農業用ダム、ため池、デジタルツイン、データ駆動型、生成AI
- 担当 : 農村工学研究部門・施設工学研究領域・施設整備グループ
- 代表連絡先 :
- 分類 : 研究成果情報
背景・ねらい
近年、豪雨災害が激甚化・頻発化していることから、ため池の洪水調節機能が農村地域の防災・減災力として期待されている。一方で、ため池では、ため池管理者の高齢化や減少により管理及び監視体制の弱体化が懸念されている。また、豪雨や地震時に損傷や決壊が発生することも課題となっている。農業用ダム、ため池においては、管理者が常駐している施設は限られており、観測データを利用した、堤体の遠隔監視、健全性評価、異常検知技術の開発が必要である。そこで、本研究では農業用ダム・ため池の堤体および貯水池を対象に、これらの機能を有するデジタルツインを構築する方法を開発する。
成果の内容・特徴
- 本研究で提案するデジタルツインは、ドローンによる空撮画像、水位観測孔の水位データ、貯水位、およびカメラ画像を、観測データとして利用する(図1(a))。デジタルツインは、堤体の外部と内部の情報から構成されており、外部情報として貯水池と堤体を対象とした3次元モデル、内部情報として観測孔水位から推定される浸潤面を表示する機能を有している(図1(b))。
- 観測データは取得した位置と時刻に紐づけて保存され、3次元の空間座標と時間情報を加えた4次元データとして整理される(図1)。数値シミュレーションやAI、統計解析等を利用した分析を行うことで、堤体内部の浸透現象の将来予測や異常検知に活用することができる。
- デジタルツイン構築による3次元モデルを活用することで、貯水池の水位変動に伴う貯水量変動の定量的推定が可能である。生成AIの一種であるNeRF(Neural Radiance Fields)を利用することで貯水面を含む貯水池周辺の3次元モデルの作成が可能である。これらの処理を行うことにより、貯水位の変動過程におけるその時々の水際線とその付近の状況、貯水面積の変化などを実際の観測データに基づき推定することができ、H-V(貯水位-貯水量)曲線も定量的に求めることができる(図2)。
- 観測孔の水位データに対して統計解析を行い、堤体内部の浸潤面を推定し、デジタルツインへの反映に至る処理を一つのプログラムで可能としている。図3には、推定した浸潤面と赤外線画像を同時に表示した結果を示す。図4(c)、(d)、(e)は、湛水前後の堤体下流側法面の赤外線画像であるが、水が浸出している箇所は周囲よりも温度が低くなっている。また、その範囲は時間経過とともに拡大していることがわかる。一方で、浸出箇所は浸潤面よりも高い位置にあったことから、堤体を盛り立てた際の層境界を通じて水がしみ出ているものと推察される。多様な計測データを個別に確認するだけではなく統合的に整理することで、観測データの相互関係等の解釈を補助することができる。
成果の活用面・留意点
- 本成果は、農業用ダム・ため池の維持管理に関わる土地改良区、行政部局等での活用が期待できる。
- 複数断面に水位観測孔を設置することで堤体内部の浸潤面を詳細に推定することが可能となる。
具体的データ
その他
- 予算区分 : 交付金
- 研究期間 : 2022～2024年度
- 研究担当者 : 本間雄亮、黒田清一郎、牧野信夫
- 発表論文等 : 本間ら(2024)農業農村工学会誌、92:95-98