研究者
J-GLOBAL ID:202101015453832938   更新日: 2024年10月01日

金子 達哉

カネコ タツヤ | Kaneko Tatsuya
所属機関・部署:
研究分野 (1件): 船舶海洋工学
競争的資金等の研究課題 (2件):
  • 2023 - 2026 ドリルパイプ挙動の統合的表現と計測データ融合逐次解析への展開
  • 2018 - 2019 超大水深掘削の動力学モデルとデータ駆動型手法を用いたリアルタイム孔底挙動推定
論文 (5件):
  • Tatsuya Kaneko, Tomoya Inoue, Yujin Nakagawa, Ryota Wada, Shungo Abe, Gota Yasutake, Kazuhiro Fujita. Hybrid Approach Using Physical Insights and Data Science for Stuck-Pipe Prediction. SPE Journal. 2023. 1-10
  • Tatsuya Kaneko, Ryota Wada, Masahiko Ozaki, Tomoya Inoue. Hybrid physics-based and machine learning model with interpretability and uncertainty for real-time estimation of unmeasurable parts. Ocean Engineering. 2023. 284. 115267-115267
  • Tatsuya Kaneko, Ryota Wada, Masahiko Ozaki, Tomoya Inoue. Hybrid model of a physics-based model and machine learning for real-time estimation of unmeasurable parts: Mapping from measurable to unmeasurable variables. Ocean Engineering. 2022. 261. 112123-112123
  • 金子達哉, 和田良太, 尾崎雅彦, 井上朝哉. 再帰型ニューラルネットワークを用いた超大水深掘削のWOB推定. 日本船舶海洋工学会論文集. 2019. 29. 123-133
  • Ryota Wada, Tatsuya Kaneko, Masahiko Ozaki, Tomoya Inoue, Hidetaka Senga. Longitudinal natural vibration of ultra-long drill string during offshore drilling. Ocean Engineering. 2018. 156. 1-13
MISC (23件):
  • Tomoya Inoue, Tatsuya Kaneko, Yujin Nakagawa, Ryota Wada, Shungo Abe, Gota Yasutake. A Novel Approach of Data Science Incorporating Physical Knowledge for Early Stuck Pipe Detection. Volume 8: Offshore Geotechnics; Petroleum Technology. 2024
  • Tatsuya Kaneko, Tomoya Inoue, Ryota Wada, Tokihiro Katsui, Hiroyoshi Suzuki. Analytical and Numerical Study on Drill-String Torsional Vibration Under Weight-On-Bit Fluctuation. Volume 8: Offshore Geotechnics; Petroleum Technology. 2024
  • 金子達哉, 井上朝哉, 宝谷英貴, 和田良太. Video Predictionによる波面の短時間予測. 日本船舶海洋工学会講演会論文集(CD-ROM). 2024. 38
  • Tomoya Inoue, Yujin Nakagawa, Tatsuya Kaneko, Ryota Wada, Shungo Abe, Gota Yasutake. A Novel Approach of Machine Learning Incorporating Physical Knowledge of Hook Load for Early Stuck Detection. Offshore Technology Conference Asia, OTCA 2024. 2024
  • T. Kaneko, T. Inoue, Y. Nakagawa, R. Wada, S. Abe, G. Yasutake, K. Fujita. Evaluating Profitability of Hybrid Approach for Early Stuck-Sign Detection: Analyzing False Alarms and Quantifying Reduction in Nonproductive Time. SPE - International Association of Drilling Contractors Drilling Conference Proceedings. 2024. 2024-March
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特許 (1件):
  • 異常検出システム及び異常検出方法
学歴 (4件):
  • 2018 - 2021 東京大学 大学院新領域創成科学研究科 海洋技術環境学専攻
  • 2016 - 2018 東京大学 大学院新領域創成科学研究科 海洋技術環境学専攻
  • 2014 - 2016 東京大学 工学部 システム創成学科
  • 2012 - 2014 東京大学 教養学部 理科一類
経歴 (2件):
  • 2022/04 - 現在 国立研究開発法人海洋研究開発機構
  • 2021/04 - 2022/03 東京大学 大学院新領域創成科学研究科 海洋技術環境学専攻 特任研究員
受賞 (3件):
  • 2021/03 - 東京大学 新領域創成科学研究科長賞
  • 2018/09 - The University of Tokyo Poster Presentation Award 1st Place at The 5th UTokyo-SJTU-KAIST Joint Academic Symposium
  • 2016/03 - 日本機械学会 畠山賞
所属学会 (1件):
日本船舶海洋工学会
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