- 研究課題コード
- 2125AW004
- 開始/終了年度
- 2021~2025年
- キーワード(日本語)
- 災害廃棄物,発生量推計,選別,初動対応,アスベスト
- キーワード(英語)
- Disaster waste,waste amount estimation,separation,initial response,Asbestos
研究概要
災害廃棄物処理の初動対応に係る技術的課題として、広報等による災害廃棄物の排出の管理、一次仮置場や地域での集積所を活用した片付けごみの円滑な集約、仮置場における効果的な手選別、初動対応の方針を定めるための発生量の把握、被災家屋や一次仮置場でのアスベスト対策等が挙げられる。これらの課題に対し、科学的見地から対応策を提案するための基礎的な現象理解や技術開発を行う。
研究の性格
- 主たるもの:政策研究
- 従たるもの:行政支援調査・研究
全体計画
災害廃棄物発生量の推計手法の高度化するために、地震・水害・土砂災害等の災害種類、災害規模、都市部・農村部等の地域特性等を加味した災害廃棄物発生量推計モデルを構築する。また、災害廃棄物の排出行動メカニズムの解明するため、被災者が片付けごみを定められた場所に分別排出する/しない要因、判断のメカニズムを検討する。収集運搬については、初動期における被災者宅から一次仮置場までの片付けごみ集約方法の最適化を検討する。さらに、災害廃棄物の選別技術やAIを活用したアスベスト迅速測定技術等の開発により、災害対応力向上のための基盤技術を高度化する。
今年度の研究概要
発生量推計モデルの精緻化及び推計ツールの高度化を図る。また、仮置場候補地データベースシステムのプロトタイプを構築する。災害廃棄物の収集運搬シミュレーション手法の構築に向けたモデル検討を進める。
手選別について、ベルトコンベアを用いた手選別について、作業員の熟練度にも考慮し、視認と動作の両面から選別効率を向上させる因子の分析を進める。また、AI機械学習による選別に用いられている画像認識とロボティクスの技術の現状を調査し、災害廃棄物への適用についての検討に着手する。
アスベストについては、AIを用いた気中アスベスト繊維の迅速測定について、さらに教師データを追加して学習を行い、精度の向上とシステム化を検討する。災害時におけるアスベスト対策支援のための連絡ツールの調査・開発について、試行結果を踏まえて、災害時の適用可能性を検討する。
外部との連携
北海道大学、富山県環境科学センター
- 関連する研究課題
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- : 災害環境分野(イ政策対応研究)