[T-2] 企画セッション②

9:45 〜 10:00

[T-2-4] 三次元データとPhysics-Guided Neural Networksを用いたダムコンクリートの表面温度変化に関する包括的シミュレーション

*柴野 一真¹、萩原 大生²、木村 匡臣³、大野 健太郎⁴、鈴木 哲也⁵ (1. 新潟大学大学院自然科学研究科、2. 山口大学大学院創成科学研究科農学系学域、3. 近畿大学農学部、4. 東京都立大学大学院都市環境科学研究科、5. 新潟大学自然科学系（農学部）)

キーワード：

Physics-Guided Neural Network、三次元データ、パッシブ赤外線サーモグラフィ

コンクリートダムの損傷検出には赤外線サーモグラフィが用いられるが、熱画像のみの判別には多くの要因が影響する。検証手法として熱収支解析や深層学習が活用されている。熱収支解析は高精度な推定が可能だが、深層学習は学習データの準備にコストがかかる。本研究では、三次元データとPhysics-Guided Neural Networkを組み合わせ、ダムコンクリート表面温度を高精度に推定する手法を検討する。