Optimization of femtosecond laser induced gas-phase plasma reaction using machine learning
Project/Area Number |
21K03521
|
Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
|
Allocation Type | Multi-year Fund |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 14030:Applied plasma science-related
|
Research Institution | Nagoya University |
Principal Investigator |
松田 晃孝 名古屋大学, 理学研究科, 講師 (10413999)
|
Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
|
Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
|
Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2023: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
|
Keywords | レーザーフィラメント / 強レーザー場 / 反応制御 / 機械学習 / レーザー誘起プラズマ / 強レーザー場科学 |
Outline of Research at the Start |
フェムト秒強レーザー場を用いた単分子解離反応の研究において成功が収められてきたレーザー波形整形による反応制御法を複数の分子が関与する気相プラズマ多体反応に適用する。研究代表者のこれまでの研究においてレーザーパラメーターに対する多体反応の変化が観測されている炭化水素系分子を対象として,特定の分子の生成量が最大となるレーザー波形の探索に取り組み,最適化されたレーザー波形を元にレーザー誘起プラズマにおける気相多体反応機構の検討を行う。
|
Outline of Annual Research Achievements |
機械学習によるフェムト秒レーザー誘起気相プラズマ反応の最適制御を目指し,(1)大規模データセット取得に向けた質量分析法の検討,(2)メタン/酸素混合系の反応制御性に関する予備的実験を行うとともに,(3)昨年度から開発を進めているレーザープラズマ反応最適制御システムの構築およびメタン/酸素混合系への適用を進めた。 (1)質量分析法の検討:機械学習に不可欠である大規模データセットの効率的な取得を実現するために,フェムト秒レーザーイオン化を用いた飛行時間質量分析および電子衝突イオン化を用いた四重極質量分析を対象に実験的検証を進め,高分解能の質量スペクトルを短時間でより多く計測できる手法の選定および条件探索を行った。 (2)反応制御性に関する予備的実験:昨年度行った予備的実験において有用な候補として選定されたメタン/酸素混合系に関して,レーザープラズマ反応によって得られる化合物の反応制御性についての予備的実験を行った。オゾナイザーを用いて酸素ガスの一部をより酸化力の強いオゾンとして導入した場合,一部のピークに関して生成比率が変化することが確認された。 (3)レーザープラズマ反応最適制御システムの構築:昨年度開発を行った機械学習ソフトウェアにフェムト秒レーザーパルス波形整形装置および(1)で選定した質量分析計を連動させる機能を組み込み,レーザーパルス波形を変化させたときの質量スペクトルを自動で取得し,遺伝的アルゴリズムを用いて特定の生成物の収量が最大化されるレーザー波形を自動的に探索するシステムを構築した。開発した装置をメタン/酸素系に適用し,レーザー波形最適制御の予備的な実験を行った。
|
Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
フェムト秒レーザーパルス波形整形装置と質量分析計を組み合わせ,遺伝的アルゴリズムに基づく機械学習によりフェムト秒レーザー誘起気相プラズマ反応において特定の分子の生成量が最大となるようにレーザーパルス波形を最適化するシステムの開発を行った。
反応制御性の調査を目的としたメタン/酸素混合系を対象とした予備的実験において,酸素に加えオゾンを導入した場合において,一部の生成物において反応が選択的に変化することを見出した。
同反応系を対象として新たに開発した装置による実験を進め,遺伝的アルゴリズムによる世代交代が進むにつれて着目した分子の生成量が僅かに増加する傾向が観測された。
|
Strategy for Future Research Activity |
引き続き,メタン/酸素混合系を対象とした研究を進め,レーザープラズマ反応の最適制御を目指すとともに,最適化されたレーザー波形において着目した分子の生成が極大となる反応機構の検討を行う。また,フィードバック機構におけるデータセット評価方法の再検討を行い,最適レーザーパルス探索の効率化を進める。さらに,レーザーパルス波形以外のパラメータに関してもフィードバック制御の対象としての検討を進める。
|
Report
(2 results)
Research Products
(7 results)