光ファイバー型地震計（DAS）等のセンサリング技術や機械学習を用いて地盤や社会活動をモニタリングする技術

辻健

九州大学

大学院工学研究院 物理探査研究室
カーボンニュートラル・エネルギー国際研究所!"# $%&'()* $+(,-*./*012)&",*+! ,$#&-."!"#$%"&'()

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物理探査研究室での活動
地下を見る!
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日本周辺の新しいガス貯留層
メタンハイドレート
地震断層・火山動きを捉える!
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地震・火山のモニタリング
資源貯留層モニタリング
CO2やメタンの地下挙動モニタリング

フロンティア域での探査!
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深海資源探査月・惑星探査!

地震計データの解析! 地下の構造を調べたり、地下の動きをモニタリングすることに興味を持っている!"#$%&% #&'()*+',-,-4

カーボンニュートラル・エネルギー国際研究所（I2CNER）
マルチスケール構造科学ユニット
地球システム内でうまくCO2をマネージメントすることが目標• 地球には多くの炭素（例えばCO2やメタン）が存在し、その多くが地中にあるが、人間はその炭化水素を使い、大気中のCO2濃度が高くなった
I2CNERでの我々のグループのプロジェクト! 大気中のCO2回収し、地中貯留（CCS）することで、大気中CO2濃度を下げる （大気→地球内部へ）! 水素の地中貯留! 地熱発電5近年の急速な技術の進歩• 目覚ましい探査技術の進歩、解析手法の発達、イメージング技術の発達、計算能力の向上!"#$%&'()*+),-*%&

イメージング技術の進歩による岩石のモデル化

Microfocus X-ray CT
計算能力の向上!"#$%&!"'(!"#6"#$%&'()*+,
モデリング手法の開発!"#$%&'( !"#$%&'()'*+,'-./01"#-,'()*+,)*+,-./0!"#$%&'$%(')*+,#-'./012

豊富な地震探査データ・モデリングデータ：
センサリング技術・ビッグデータの解析技術の進歩"#$%&'()'*+*(,(-'&#-+.$/&,0(&1#2#$0123"45!)*+,+- "#$ %&微動や自然地震は常に計測されている! !"!#$%"&'()*+,-./
7!"#"$% &'(%)*+(,-,-(.*(/&012$3*(4&3*日本全国の地殻をモニタリング：
熊本地震に適用した結果!!"#$%&'()/034

深度5kmの弾性波速度の変化（地盤の硬さの変化）/034!"#$%&/012

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地震でダメージを受けた場所、次に地震が起こりそうな場所を推定! 巨大な連続データを解析・解釈には、数学的手法やAIが必要となる
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今日の話題• 最近の技術（DASと小型震源装置など）を用いたモニタリング‒ CO2地中貯留でのモニタリング（この話題を中心に）‒ 浅部地層・人工構造物のモニタリング（地滑り地域など）• 機械学習を用いたデータ解析・解釈の自動化‒ 反射法地震探査断面図を自動的に地質解釈‒ 多数の物理探査データを融合して堤防内部を推定‒ デジタル岩石モデルから自動的に物性計測‒ 社会活動のモニタリング（交通量と車種の自動測定など）

9

二酸化炭素の回収・地下貯留（CCS）!
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現在の技術で実現可能（近未来的な方法）ポテンシャルがあるコストは？安全性は？
" 日本周辺だけで1000億トン以上のCO2を圧入する地層! 日本のCO2排出量の100年分に相当:改良すべき点! １トンのCO2の削減するのに１万円（もう少し低コスト化したい）! より安全に貯留する方法を開発! 誘発地震を起こさないためのモニタリングが必要

CCS/CCUSは有効な方法に思えるが、、、
To achieve 1.5! sustainable development scenario, CCS/CCUS
provides 15% of cumulative CO2 emission reductions (IEA, 2020)• 世界で約6000箇所の大規模スケールのCO2貯留サイト (100万トン/年)!"#$% &' ()* +,-,./ 010
が必要! 多くのCO2貯留サイトをモニタリングして、安全を担保する必要**/<,($"!";

これまでのCO 2貯留サイトのモニタリング方法%&'&()*$

繰り返し地震探査

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CO2 貯留中 (2001年）

CO2 貯留前 (1994年）

非常に有効な手法であるが、次の課題がある! 高価（１回の探査に億円単位のコスト）! 不連続的に実施（急な漏洩に対応できない可能性）! 限られた範囲のモニタリング=>

本研究では、連続的にモニタリングできる手法を開発! 低コスト! 連続的! 多くのCO2貯留サイトを同時にモニタリング

貯留CO 2の連続モニタリングシステム
小型連続震源装置
Small size: ~1m

CO2貯留層を伝わる振動

光ファイバー型地震計
Distributed Acoustic Sensing (DAS)!"#$%&'&()

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小さいサイズであるが、連続的に発振長期間発振したシグナルを足し合わせることで、S/Nを向上させ、長い距離を信号が伝播=6>?"(&'(%)*+(@,-,.A(01"(B&C'*
47"8(.-*.-<;:6D.EF;G-,.GF/;;.GE==":;<3451234! 光ファイバーケーブル自体を地震計として扱う" 長大で超密な地震計アレイ
2 本研究では60 kmのケーブルに10m間隔に地震計が並ぶのと同等のデータを取得
2 地震計6000個に相当" 低コスト" 連続的に貯留CO2をモニタリング" 多くの貯留サイトを同時にモニタリング

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小型連続震源装置からの信号伝達（水平伝達距離80km）
九州大学・九重地熱ステーション

東京大学・釜石観測所

一般的な地震計を利用

4 ヶ月間のデータの足し合わせることで、80kmもの距離をモニタリング信号が伝播" 広い範囲をモニタリング可能

海底光ファイバー（DAS）を利用

1.5ヶ月間のデータの足し合わせることで、10km以上、海底光ファイバーケーブルに信号が伝播! 安価に海底下の貯留層のモニタリングが可能!"#$%&'()(*+!"#$%&'()(*+=5" 震源装置と海底光ケーブルを利用すれば、海底の広い範囲を安価にモニタリング可能高い精度でのモニタリング! 連続震源装置から14.6km離れた場所に設置された地震計で弾性波速度の変化をモニタリング" 0.01%の速度変化をモニタリング可能（非常に高い精度でCO2のモニタリングが可能）

震源

地震計

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P波速度とS波速度の時間変化

地熱貯留層のモニタリング" 地熱発電のオペレーションに伴う貯留層内の変化もモニタリングできている

青色：弾性波速度の変化

橙色：地熱貯留層の圧力変化=6>?"(&'(%)*+(@,-,.A(01"(B&C'*
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新たなモニタリングコンセプトの構築" DASを利用し、広い範囲に地震計を展開" 連続的に長距離を伝播する信号を発振する震源装置を多点に設置! 広域に分布する多数のCO2貯留サイトを同時に、連続的に、安価にモニタリング! 常に貯留したCO2をモニタリングし、急なCO2の漏洩などに早急に対応
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今日の話題• DASと小型震源装置を用いたモニタリング‒ CO2地中貯留でのモニタリング（この話題を中心に）‒ 浅部地層・人工構造物のモニタリング（地滑り地域など）• 機械学習を用いたデータ解析・解釈の自動化‒ 地震探査断面図を自動的に地質解釈‒ 多数の物理探査データを融合して堤防内部を推定‒ デジタル岩石モデルから自動的に物性計測‒ 社会活動のモニタリング（交通量と車種の自動測定など）=9オリジナルデータ
反射断面図

反射法地震探査データへ機械学習
南海トラフの３次元反射法地震探査データに適用した例（かなり昔の研究）

マルチアトリビュートの計算
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教師なしニューラルネットワーク（SOM）で堤体内部を特徴化
宇治川の堤体に沿って各種物理探査を実施し、SOMを用いてそれらのデータを統合" 堤体内部の軟弱箇所を検出6789:;<=>?@AB<CD!"#E
56789: '(!(;<=>?@A)=;! しかし、この手法は、もはやTraditional machine learningと呼ばれている最近、よく使われるConvolutional Neural Network (CNN)!
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CNNで反射法地震探査断面図を自動的に解釈#$!"!"###############$!!!"############%!!!"&'()'*#%++!

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Objective: 左の反射断面図から地滑り層を見つける!"#$%$&'&()./0123456.789:6.;<=
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CNNで反射法地震探査断面図を自動的に解釈
三次元的に地滑り層を解釈するのは難しいが、CNNを利用すれば、短い時間で可能

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CNNで得られた熊野沖・南海トラフの地滑り地層の分布
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CNNで反射法地震探査断面図を自動的に解釈
一度CNNを学習すれば、ある程度は他の場所にも適用できる（自動的に地滑り域を抽出できる）

上から見た図三陸沖の三次元反射法地震探査デー
タに対して適用すると、多くの地滑り層を発見

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CNNで断層を自動的に抽出!"#$"%&'(()!"!"!#$%#$)*&&&&&&&&&&&&&&&+)))*&&&&&&&&&&&&')))*

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反射法地震探査データから断層を自動抽出
調査地域を上から見た図（海底下約200m）
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Xline 6092

Xline 7208
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今日の話題• DASと小型震源装置を用いたモニタリング‒ CO2地中貯留でのモニタリング（この話題を中心に）‒ 浅部地層・人工構造物のモニタリング（地滑り地域など）• 機械学習を用いたデータ解析・解釈の自動化‒ 反射法地震探査断面図を自動的に地質解釈‒ 多数の物理探査データを融合して堤防内部を推定‒ デジタル岩石モデルから自動的に物性計測‒ 社会活動のモニタリング（交通量と車種の自動測定など）

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デジタル岩石物理4&)5.*/$$

近年の計算環境の向上により、デジタル岩石に対して数値シミュレーションを適用して浸透率や弾性波速度を計算できるようになった123453!"#$%&'()*+$,+-$.(-/L*)$9*+'97>M?3'=79(':(7@()9A'7;'B(9(*'#*8C#)78(BD(#7+$)&78C-E@D!&&*Microfocus X-ray CT images

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0'%/.()*+$,+-$.(-/%567$68/95:&86;<機械学習を利用して、間隙形状から直接、浸透率や弾性波速度を推定実験や数値シミュレーションを実施せずに、顔認証のようにデジタル岩石から直接、浸透率や弾性波速度を推定できる!"#$%&'(4:,-".$)$/)0'12)*+*+

今日の話題• DASと小型震源装置を用いたモニタリング‒ CO2地中貯留でのモニタリング（この話題を中心に）‒ 浅部地層・人工構造物のモニタリング（地滑り地域など）• 機械学習を用いたデータ解析・解釈の自動化‒ 反射法地震探査断面図を自動的に地質解釈‒ 多数の物理探査データを融合して堤防内部を推定‒ デジタル岩石モデルから自動的に物性計測‒ 社会活動のモニタリング（交通量と車種の自動測定など）

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社会活動を振動でモニタリング
2021/12/1

社会活動と振動はリンクしている？
! 防災科学技術研究所の首都圏地震観測網（MeSO-net）の101台の地震計のデータを利用し、コロナに伴う社会活動の変化をモニタリング

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東京都の新型コロナ新規感染者数と人間活動に伴う振動! 1回目の緊急事態宣言でPSDが最も低下! 宣言解除で平日のPSDが回復したが、日曜日は回復が緩やかで、市民が自発的に余暇を控えた傾向! 2回目の緊急事態宣言では、宣言下であっても感染者が減り始めるとPSDが回復

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池袋の観測点で観測された振動の強さの時間変化• 年度末：振動増加• 年始・GW・お盆：振動減少• 日曜日：振動減少

社会活動に関わる様々な傾向が分かる

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地震計で車をモニタリング（機械学習）

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同時に複数台の車が通った場合でもクラス分け可能?
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匿名性や正確さの点で魅力的なシステム
振動からは逃れることはできない
車の速度のモニタリングも可能! 作業員の安全確保や不審者のモニタリングにも使える! 工場の配管内部の異常検出! 振動の持つ情報は、十分に利用されているとは言えず、上手く利用すれば様々なものをモニタリングでき、安全で効率的な社会構築に貢献できる
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