Vol.25 No.2

原子力バックエンド研究

講演再録

データ同化を用いた地下水流動評価の信頼性向上に向けて
山本真哉＊1
データ同化はシミュレーションと観測データを合理的に融合できる解析技術として，さまざまな分野で応用が進んでいる．本稿では地下水流動の評価に焦点をあて，データ同化を利用した地下水流動シミュレーションのモデルキャリブ
レーションの事例，および，観測地点の配置の合理化について検討した事例を紹介するとともに，放射性廃棄物処分において地下水流動評価の信頼性向上に資するデータ同化の活用方法について述べる．
Keywords: データ同化，シミュレーション，観測，地下水流動

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はじめにとき，データ同化の枠組みを利用することで，観測計画の合理化にも役立てることができるものと思われる．

シミュレーションを用いた地下水流動評価において，地本講演では，以上に挙げた 2 つの利点に着目して地下水質構造や境界・初期条件等に関して得られる情報は限定的流動解析に関するデータ同化の活用事例を紹介する．

であり，また，岩盤の水理特性自体が大きな不均質性を有する．このような不確かさが存在することにより，構築し2

データ同化の概要た解析モデルで観測結果を十分な精度で再現するのが困難となり，解析モデルのキャリブレーションに経験や時間をデータ同化は，一般的には逆問題を解くことと同義であ要することも珍しくない．さらに， V&V で提唱されていり，出力に相当する観測結果に基づいて，シミュレーショるように，近年では解析結果の妥当性を示すために，不確ンに入力される解析モデル，すなわち，状態量やモデルパかさの定量化が求められてきている．しかしながら，地下ラメータを同定するための手法といえる．

水流動シミュレーションに含まれる種々の不確かさを厳密

データ同化の手法は大きくオフライン型と逐次型の 2 種にモデル化し，定量化することは非常に難しい問題といわ類に分けられ，両者の違いは，前者はある期間全体の観測ざるをえない．このような問題に対して，シミュレーショデータを用いて同化を行うのに対し，後者は観測データがンと観測を統合する解析技術である データ同化（Data得られるたびに同化を行う点にある．2 つのアプローチにassimilation）が有効な手段の一つになりうると考える．デはそれぞれ長所と短所があるが，本講演では両手法の詳細

ータ同化は，ベイズ推定の考え方で捉えると，不確かさをについては触れず，継続的にデータが取得される地下水モ有する解析結果に対し，ある信頼性を持つ観測結果というニタリングを考えた場合に解析モデルの修正が容易に行えエビデンスで条件付けることにより，もともとの不確さをる逐次型のデータ同化手法のみを取り上げたい．

低減し，より信頼性の高い答えを得るための手段と解釈で逐次型データ同化の最も基本的な手法はカルマンフィル

きる（図 1）[1]．さらに，データ同化を有効に行うためにタであるが，カルマンフィルタは非線形シミュレーションは，使用する観測データの質と量が決め手となるが，このに適用できないことから，さらにこれを拡張した手法がいくつか存在する．その中でも，モデルパラメータ等にばらつきをもたせ，多数の解析モデルでシミュレーションを実行する，いわゆる，アンサンブル解析と組み合わせたアン
サンブルカルマンフィルタ[2]は，解析モデルの非線形性に対してロバストであることや，解析結果の不確かさを表現できる利点からデータ同化手法の代表的手法となっている．
図 2 はアンサンブルカルマンフィルタの手順の概念であ図 1 観測結果に基づいた解析結果の信頼性向上
Improving reliability of groundwater flow assessment with data assimilation by
Shinya YAMAMOTO (s-yama@shimz.co.jp)＊1 清水建設株式会社 技術研究所
Institute of Technology, Shimizu Corporation〒135-8530 東京都江東区越中島 3-4-17
本稿は，日本原子力学会バックエンド部会第 34 回「バックエンド」夏期セミナーにおける講演内容を加筆したものである．

図 2 アンサンブルカルマンフィルタの概念

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り，概略は次のようになる．まず，モデルパラメータの不4 および図 5）．これより，解析モデルや観測に誤差のない確かさを確率密度分布として仮定し，分布に従うパラメー理想的な状態であれば，逆問題としておおむね正しく解けタの実現値を発生させて解析モデルのアンサンブルを用意ることが示された．

する．そして，アンサンブルを用いて非定常シミュレーシ

次に，実際の観測結果を使用した際の観測の再現結果をョンを実行し，次の観測時刻までの予測結果を得る．次に，図 6 に示す．
模擬観測データと異なり，実測データには様々予測結果と観測結果の誤差に基づいて各解析モデルのパラな変動が含まれるが，これは人為的要因など様々な影響がメータを修正する．なお，このときの修正量はカルマンフ含まれているためである．解析モデルではこれらの要因をィルタの修正項の考え方に従う．このようにして修正されモデル化していないため，データ同化を実行しても全てのた解析モデルのアンサンブルから，さらに以後の予測と修挙動を正確に再現するのは困難であるが，大局的な観測値正を逐次繰り返すことで逐次データ同化が行われる．本手の大きさには整合している．また，データ同化を行ったに法では解析結果が常に実現値の集合で近似される確率密度もかかわらず観測値との乖離が大きい水位観測孔が一部で分布として得られるため，パラメータの同定値だけでなく，見られたが，このことは，解析モデル上で想定している地ばらつきの幅から不確かさの大きさを評価できる．

質モデルや境界条件が現実とは異なっていることを示唆していると思われる．図 7 は各地質区分の透水係数の同定値

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データ同化の適用事例を文献から参照した値と比較したものであり，多くの区分で近い値を示しているが，一部区分で値が大きく異なって3.1 解析モデルのキャリブレーションいる．ここで，アンサンブルの標準偏差に着目すると，文最初に紹介するのは，観測結果を再現できるようにする

献値との乖離が大きい区分では明らかにばらつきが大きくため，解析モデルのキャリブレーションにデータ同化を利なっており，同定値の信頼性が低いことを示している．透用した事例である[3]．この例では，実在の地下構造物を対水係数の参照値が得られない状況ではパラメータの同定値

象に 3 次元の飽和不飽和地下水流動シミュレーションを実が妥当かどうかの判断は難しいが，このようなとき，アン行し，構造物周辺で実施されている地下水モニタリングのサンブルのばらつきは解析結果の信頼性を反映する有用な観測結果を用いてアンサンブルカルマンフィルタを実行し指標になりうる．

た（図 3）．観測データには地下構造物周辺に設置された観測井戸の水位および構造物に流入する地下水流量の 2 種類を用いた．キャリブレーション，すなわち，パラメータ同定の対象は地質区分ごとに割り当てられた飽和時の透水係数であり，対象領域内に計 15 個の地質区分が存在している．
1 日間隔で取得される観測データを用いて逐次的にデータ同化を実施した．
なお，データ同化は 2 段階に分けて行い，最初は模擬観測結果を使用してアンサンブルカルマンフィ
ルタの解析条件の妥当性を確認し，その後，実測の観測結果を用いて適用性を評価した．
模擬観測結果を用いた解析では，事前に透水係数の仮の真値を設定したうえでシミュレーションを実行し，データを人工的に生成した．そして，この模擬観測結果を用いて透水係数が未知の条件で透水係数の同定を試みた結果，キャリブレーションした解析モデルにより模擬観測結果を再現でき，透水係数の真値も同定できることを確認した（図図 4 地下水位の再現結果例（模擬観測結果を使用）

図 5 透水係数の同定結果例（模擬観測結果を使用）

図 3 地質モデルと解析メッシュ98

データ同化を用いた地下水流動評価の信頼性向上に向けて討した．実験では仮想的な観測孔（No.1~o.5）を 5 本設定し（図 9），各観測孔において鉛直方向に 10m 間隔で 10 点の地下水圧観測点が配置されているとした．さらに，中央の観測孔から揚水がおこなわれ，このときの水圧応答が各観測点で計測されているものとした．水圧応答の模擬観測データを生成するため，以上の条件でシミュレーションを実施した．なお，断層の透水係数には事前情報として得られている値を入力した．次に，断層の透水係数を未知として模擬観測結果によりアンサンブルカルマンフィルタを実行し，透水係数の同定精度を確認した．

図 6 地下水位の再現結果例（実観測結果を使用）

図 8 瑞浪超深地層研究所周辺の水理地質モデル

図 9 仮想的な観測孔の配置
図 10(a)は全 50 点の観測結果を使用した場合の透水係数の同定結果であり，真値を同定できているのが確認できる．
よって，このケースで用いた観測結果は断層の透水係数を同定できるだけの情報量をもっていることがわかる．続いて，観測点数を半数にした場合について検討した．図 10(b)は各観測点の間隔を 20m に拡げることで観測点数を半減
図 7 透水係数の同定値とアンサンブルのばらつきしたケースであるが，透水係数の真値が推定できていないことから，対象の水理地質構造では観測点を単純に均等配

3.2 観測位置の検討
次に紹介するのはデータ同化の結果に基づき，観測位置を評価した事例である[4]．データ同化においては観測データの情報の量と質が結果に大きな影響を与えるため，限られた調査数量でできるだけ効果的に観測を行うことが重要である．しかし，対象となる地下水流動場により適切な観測位置は変わり，場に応じた観測位置の選定が必要である．
図 8 は，岐阜県瑞浪市の超深地層研究所周辺において推定された水理地質構造であり，この領域内に 6 本の断層の存在が確認されている．本事例ではこれらの断層の透水特性を把握するのに適した観測地点について数値実験により検置すると情報量が不足することがわかる．次に，全観測点のデータを同化に用いたケースで，各観測点が透水係数の同定にどの程度寄与するのかを感度解析により求めた（図11）．この結果，各観測の寄与度が地点によって大きく異なり，地下水流動場の不均質性を反映していることがわかった．また，No.4 孔は全体的に寄与度が小さいが，これは同孔が断層から離れた場所に位置し，断層の透水係数の同定には大きな影響を及ぼさないことを示している．ここで孔ごとに寄与度が高い観測点上位 5 点を選び，これら 25点の観測データのみでデータ同化を実行した．このときの透水係数の同定結果図 10(c)をみると，50 点の観測点を用99

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図 10 断層の透水係数の同定結果いた場合と同程度の精度で真値の同定ができていることがわかり，観測点数が半減しても十分な情報量を有していることが示された．以上の結果は，地下水モニタリングの計画時に模擬観測データによるデータ同化の結果を評価することで，地下水流動場を考慮した観測位置を合理的に提案できる可能性を示している．
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おわりに最後に放射性廃棄物処分を対象とした地下水流動評価においてデータ同化の活用法を考えてみる．
処分施設の地下水モニタリングは調査～施工～竣工後に図 11 各観測点のデータ同化時の影響度わたって継続され，事業の進展とともに情報量が増加する．
観測量が限られる初期の地下水流動シミュレーションのモ謝辞

デル構築では，データ同化手法の特徴を踏まえると比較的長い期間の観測データを対象としたオフライン型のデータ

本講演の内容の一部は日本原子力研究開発機構との共同同化，例えば，アジョイント法などが精度の面から適して研究によるものであり，同機構の尾上博則氏には多くのごいると思われる．そして，以降の段階では構築した解析モ助言を頂きました．ここに記して感謝の意を表します．

デルの妥当性を新たに得られる観測結果から検証しつつ，逐次データ同化によりモデル修正を繰り返すことで，合理参考文献的な解析モデルの信頼性確保につながると考えられる．
一方で不確かさの評価の観点からは，アンサンブルベー[1]スのデータ同化手法が有効である．同時に，モデルパラメ

さ. 計算工学, Vol.22, No.1, pp.3548-3551(2017).

ータの感度解析や各観測項目のデータ同化に対する寄与度[2]の評価を行うことも重要となる．

Evensen, G. : The Ensemble Kalman Filter: theoreticalformulation

また，紹介事例で示したように，シミュレーションで生成した模擬的な観測結果を用いてデータ同化を行うことで，逆解析としての適切性の評価や観測配置の事前検討が行え

山本真哉：土木分野の工学シミュレーションと不確か

andpracticalimplementation,OceanDynamics, Vol.53, pp.343-367(2003).
[3]

Yamamoto, S. et al: Data assimilation for model
identification in groundwater flow simulation. ARMS8,

るため，このような活用法も地下水流動評価の信頼施向上

pp.2299-2307(2014).に貢献できると思われる．
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データ同化を用いた地下水流動評価の信頼性向上に向けて[4]尾上博則，山本真哉，小橋昭夫，尾崎裕介，櫻井英行，
増本清：逆解析を用いた地下水流動のモデル化・解析に関する研究（その 2）（共同研究）. JAEA Research
2018-003, (2018).

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