Shuang Gao 研究室

主宰者：Shuang Gao
東京農工大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

Gao研究室は、地下の石油やガス採取、二酸化炭素貯蔵などの産業活動に伴う地盤変化を監視する手法の開発に取り組んでいます。特に、繰り返し実施される地震探査データから流体移動や地質構造変化を検出することを目指しており、従来手法の雑音や測定誤差といった課題の克服に注力しています。局所直交化という信号処理技術を応用し、静的な地質構造と動的な流体変化を分離する方法を開発しました。 同時に、地下の岩盤特性を自動認識するために機械学習を活用しています。深層ニューラルネットワークを用いた地震データの解釈フレームワークを構築し、人手による判読の手間を減らしながら高精度な地質図作成を実現しています。こうした画像認識の手法には不確実性評価も組み込まれており、解釈結果の信頼性を定量的に評価することができます。 さらに、掘削水の地下への大量注入に伴う地盤内の圧力上昇が誘発地震を引き起こす仕組みを解明する研究も行っています。断層の特性や地下水流動を詳細にモデル化し、実際に発生した地震カタログと圧力変化を統合分析することで、地震発生の閾値を特定しています。これらの成果は、地下資源開発と地震リスク管理の両立を支援する基盤となります。

※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。

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