3.8.2 ラジオグラフィー解析による研究

(a)深層学習による画像認識技術を用いたミュオグラフィ画像解析

 東京大学医学部附属病院コンピュータ画像診断学/予防医学講座と共同で画像認識で威力を発揮するconvolutional neural network(CNN)を用いた深層学習の手法を用いた,火山の噴火予測への適用可能性を探索するスタディを開始した.同講座では医用画像データをもとにした画像診断AIソフトウェアおよびそのプラットフォームの開発を行っている.医学領域では医用画像を表示,解析する技術が高度に発達しており,特に近年ではディープラーニングを用いた画像解析により,AIソフトウェアが人間の目以上の画像識別能力を示すに至っている.一方,今後膨大な数の時系列的画像が生成されることが予想されるミュオグラフィ分野においても,医学分野において高度に発達してきた画像解析技術を応用し,ミュオグラフィによる火山内部構造の新たな解析技術の確立を目指す研究は意義深い.火山のミュオグラフィは素粒子の飛跡情報を火山内部の異常の有無の判断や質的な評価につなげる事を最終目的としており,医用画像の解析と共通する点が多い.

 一日一枚のリアルタイムに桜島浅部の透視画像(800画素:100 mの空間分解能)の自動処理の一環として,機械学習(CNN)による噴火判定プログラムを開発した.プログラムの性能を確認するために,2014年〜2016年に取得されたデータの中から過去7日間の連続透視画像を学習した結果を翌日の噴火の有無の判定に適用した.その際 a)7日間中断なく計測されたデータのみを使用 b) training, validation, testでデータの重複がないようにした(eruption dayが他のデータのprediction dayに含まれないように調整)  c) 噴火の有無を半々となるように調整を行った.その結果,学習データ期間外のデータに適用した場合噴火予測と実際の噴火の有無の一致を示す正答率(accuracy)は71%で,過去7日間に噴火した日数を基にした予測の正答率の57%を上回った.噴火しない日を正しく噴火しないと予測できた割合は約85%とさらに高かった.南岳火口の AUCも67.8%と比較的高く,昭和火口と南岳火口が連動している,つまりどこかで繋がっていることが想定された.

 2021年には,Mu-NeTを高度化して,高解像度画像に適用可能な,「Mu-NeT2」を開発した.更にMu-NeT2を噴火が昭和火口から南岳火口に移った2019年以降のミュオグラフィ画像に適用した.その結果,AUC値が逆転して南岳火口が76.1%,昭和火口が70.4%となった(図3.8.4).昭和火口のAUCも7割を超え,噴火の前には昭和火口の下でも変化が起きているとする仮定がmoderate accuracyで承認される結果となった.また,全体的にaccuracyが向上した理由として,2018年から2019年にかけてミュオグラフィ画像の画素数が800画素から2万画素へと大きく向上したことが考えられる.

(b)多方向ミュオグラフィによる伊豆大室山スコリア丘の3次元密度イメージング

 ミュオグラフィ研究における重要な課題の一つは,観測方向を増やすことで火山の詳細な3次元密度構造を明らかにすることである.今回火山周辺のような商用電源の確保が難しい場所への設置に適している原子核乾板検出器を用い,静岡県の伊豆大室山スコリア丘を10方向から調査した.

 各観測点で得られた二次元角度空間における密度長データを,Nishiyama et al., (2014) などで用いられてきた三次元密度再構成手法を用いて解析を行い,結果図3.8.5のような三次元密度画像を得た.
 この多方向ミュオグラフィの結果をもとに,これまで行われてきた地質学的調査の結果と合わせ,大室山スコリア丘の形成過程について考察した.大室山の中央部(山頂火口の直下)に高密度領域が存在し,西と南南東,北北東にも高密度領域が見られる.中央部は溶結の進んだ主火道である.西に延びる高密度構造は山体西側の溶岩流の跡と一致するため,ダイクが貫入したものであると解釈できる.南南東,北北東の高密度領域も同様にダイクの貫入であるとするならば,溶岩湖の形成とマグマ供給の増圧によって主火道の壁が割れ,放射状3方向にダイクが伸びた力学的な結果と考えられる.同様の3方向のダイクやダイク群は,シップロック(Townsend et al.2015),ハワイの火山(Wyss, 1980),カナリア諸島(Carracedo and Troll, 2013)など,世界の他の火山でも確認されている.

 大学院生の長原翔伍がこの研究テーマを博士論文として提出した.審査の結果,学位を取得することが出来た(現在神戸大学で研究員として勤務).

(c)宇宙線電磁成分の減衰を用いた土壌水分量の測定

 マグマの移動に伴う質量移動を検出する方法として,ミュオグラフィの他には,地表面での重力の時間変動を追う方法がある.重力計によって得られた重力値の時系列データを眺めていくと,降雨に追随した明瞭な変動が見られることがある(振幅にして約10マイクロgal).これは,雨水の質量による万有引力の効果を重力計が受けるために生じる.このような雨水擾乱の効果を正しく補正しなければ,マグマの質量移動を正しく議論できない.そうした雨水の効果を,別の物理探査手法から定量的に把握するための方法として,宇宙線に含まれる電磁成分(電子・陽電子・ガンマ線の総称)を用いたラジオグラフィ手法の開発に取り組んできた.

 宇宙線に含まれる電磁成分は,ミュオンと比べると物質の貫通能は乏しいものの,その分,雨水による僅かな質量変動に応じて大きく減衰されることが期待されるため,土壌水分量の測定が可能で,連続重力測定データなどに見られる雨水擾乱の補正に効果的である.このアイデアの実証のため,国土交通省大隅河川国道事務所・有村観測坑道(桜島)の中に,特別な検出器を設置し測定を行ってきた(図3.8.6a).
 今年度は,2014~2019年にかけて断続的に測定されたデータの解析に取り組んだ.これらの時系列データ(図3.8.6b)を見ると,電磁成分の強度と大気圧に負の相関が見られることが分かった.これは,宇宙線が大気中で吸収される効果を反映している.大気圧の変動によるこれらの変動を補正したところ,雨量と電磁成分強度の間に負の相関が見つかった(図3.8.6c).  こうした降雨に伴う電磁成分強度の減少は,坑道上の土壌に浸透した降水によって電磁成分が吸収された結果だと解釈できる.現在,プールを用いた較正試験とモンテカルロ・シミュレーションを併用して,この解釈の正当性を検証している.
 ただし,図3.8.6cで見られた電磁成分強度の減少は非常に小さい.これまで観測を行ってきた有村観測坑道は軽石層に覆われており,雨水がすぐに地下へ流れてしまったからであると推測される.そこで,土被りの分厚い他の地点に移設して,追加試験を行うことを検討している.

(d)ニュートリノ振動を用いた,地球深部の化学組成・密度構造測定

 ニュートリノは伝播中に別のニュートリノに変化することが分かっている(ニュートリノ振動,本学梶田教授2015年ノーベル賞).ニュートリノが他の種類のニュートリノに変化する割合は,ニュートリノと他のニュートリノの質量の差,エネルギー,伝播距離,及び媒質中の電子数密度で一意に決まる.したがって,電子ニュートリノが他のニュートリノに変化する割合を,エネルギー毎に測定すれば,地球内部の電子数密度分布を測定できる.ニュートリノ振動測定で得られた電子数密度と,地震波測定等で得られている物質密度とを組み合わせることにより,地球内部の平均的な化学組成(原子番号と原子量との比)をイメージングすることも可能である.

 ハイパーカミオカンデは,次世代のニュートリノ観測装置であり,スーパーカミオカンデの8倍の巨大な有効体積と,高いエネルギー・角度分解能を備える.これを用いることで,地球液体核やマントルの化学組成に制限を与えられることが,これまでの研究から明らかとなっている.ハイパーカミオカンデは,2020年度より建設が開始され,現在,様々な建設作業が行われている.

 地震研究所では,ハイパーカミオカンデの主要構成要素である,光検出器の研究開発を,宇宙線研究所ほかと共同で行ってきた.特に,地震研究所では,光電子増倍管に用いられるガラスの高品位化に取り組んできた.光電子増倍管は既に2020年度から量産が開始されているが,最初のロットでは,ガラスの高品位化の結果,感度が5%向上していることが分かっている.今後,ガラスの高品位化が光電子増倍管の雑音レベルの低減にどの程度影響したのか,評価を行っていく.今年度はガラスの高品位化に加えて,鉱山活動のハイパーカミオカンデへの評価も行った.特に,鉱山での発破に伴う振動加速度レベルの測定を行った.ハイパーカミオカンデは稼働中の鉱山の近傍に建設されるため,また,我が国の歴史の中でも最大級の大規模実験であるため,鉱山活動に伴う詳細なリスク評価を事前に行っておく必要がある.半年間の評価の結果,鉱山活動に伴う振動は,スーパーカミオカンデ建設地で記録されたものと同程度であり(図3.8.7),ハイパーカミオカンデの建設・稼働には大きな影響がないと予想される.2021年度も継続して測定を行い,より正確なリスク評価につなげたいと考えている.また,急激な気圧の変化(空振)等,より多面的なリスク評価も行う予定である.