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Large-scale gasification simulation with structural changes considering diffusion in porous solid fuels and homogeneous reactions

Research Project

Project/Area Number 21K03911
Research Category

Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

Allocation TypeMulti-year Fund
Section一般
Review Section Basic Section 19020:Thermal engineering-related
Research InstitutionTohoku University

Principal Investigator

Aoki Hideyuki  東北大学, 工学研究科, 教授 (40241533)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) 松川 嘉也  東北大学, 工学研究科, 助教 (30882477)
松下 洋介  弘前大学, 理工学研究科, 教授 (80431534)
Project Period (FY) 2021-04-01 – 2024-03-31
Project Status Completed (Fiscal Year 2023)
Budget Amount *help
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2023: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
KeywordsCoke / X-ray CT / Large scale simulation / CFD / Neural network / DAEM / 詳細化学反応機構 / 大規模計算 / ニューラルネットワーク / 水性ガスシフト反応 / Stefan-Maxwell式 / コークス / 固体燃料 / 大規模シミュレーション / ガス化反応
Outline of Research at the Start

本研究では,cmオーダの大きさの実際の固体燃料を対象に,数十μmオーダの解像度,数~数十億ボクセルでその構造を再現し,構造に由来した気孔内のガスの拡散および水性ガスシフト反応を正確に記述した上で,固体燃料のガス化反応の大規模シミュレーションを実施する.ガス化反応による固体燃料の構造の時間変化を表現することで,構造変化による反応律速や拡散律速などの反応モードの時間変化も再現する.さらに,初期の構造を均一とする従来のモデルと比較することで,実構造がガス化反応に及ぼす影響を明示し,実構造と構造の変化をこれまでパラメータとして用いられている空隙率や迷宮度などと比較して正確かつ優位であることを示す.

Outline of Final Research Achievements

Large-scale simulations of gasification reactions of solid fuels were conducted on actual solid fuels with sizes on the order of centimeters. The structures were reproduced with resolutions on the order of tens of micrometers and several to several billion voxels, accurately describing the gas diffusion within pores derived from the structures and the homogeneous water-gas shift reactions. By comparing with conventional models that assume uniform initial structures, it was shown that the real structures and structural changes are more accurate and superior to parameters such as porosity and tortuosity that have been used to define the structure. Additionally, two new simulation methods were proposed in the course of advancing the research.

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

固体燃料は気孔を含む複雑な構造を有しており、固体燃料によっては異方性の高い構造を有する場合が多く、マクロ的な視点で評価する空隙率や評価方法が曖昧な屈曲度などのパラメータで表現するには限界がある。固体燃料内の気孔で生じる均一反応も考慮することで、実在燃料における、ガス拡散、均一反応や不均一反応の寄与を評価できるようになった。また、本課題の一環としてニューラルネットワークに基づく不均一反応の高精度のモデルパラメータ推算方法および均一反応のモデル化に関するニューラルネットワーク構築方法といった2つの新規手法を提案した。これらは今後のグリーントランスフォーメーションの進展に大きく寄与するものと考える。

Report

(4 results)
  • 2023 Annual Research Report   Final Research Report ( PDF )
  • 2022 Research-status Report
  • 2021 Research-status Report
  • Research Products

    (8 results)

All 2024 2023 2022 2021 Other

All Journal Article (3 results) (of which Peer Reviewed: 3 results,  Open Access: 1 results) Presentation (4 results) Remarks (1 results)

  • [Journal Article] New criteria to select reasonable hyperparameters for kinetic parameter estimation in distributed activation energy model (DAEM) by using neural network2024

    • Author(s)
      Shinji Wakimoto, Yoshiya Matsukawa, Hideyuki Aoki
    • Journal Title

      Chemical Engineering Science

      Volume: 285 Pages: 119597-119597

    • DOI

      10.1016/j.ces.2023.119597

    • Related Report
      2023 Annual Research Report
    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] Modeling of Water Gas Shift Reaction Using Neural Network Trained on Detailed Kinetic Mechanisms2024

    • Author(s)
      Kohei Yamaguchi, Yoshiya Matsukawa, Yui Numazawa, Hideyuki Aoki
    • Journal Title

      Chemical Engineering Journal

      Volume: in press Pages: 151659-151659

    • DOI

      10.1016/j.cej.2024.151659

    • Related Report
      2023 Annual Research Report
    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Journal Article] Neural network estimation of kinetic parameters in distributed activation energy model (DAEM) without a priori assumptions for parallel reaction system2023

    • Author(s)
      Wakimoto Shinji、Matsukawa Yoshiya、Numazawa Yui、Matsushita Yohsuke、Aoki Hideyuki
    • Journal Title

      Fuel

      Volume: 343 Pages: 127836-127836

    • DOI

      10.1016/j.fuel.2023.127836

    • Related Report
      2022 Research-status Report
    • Peer Reviewed
  • [Presentation] ニューラルネットワークを用いた水性ガスシフト反応の反応速度の推定における温度と希釈ガス濃度の影響2022

    • Author(s)
      山口航平, 沼澤結, 松川嘉也, 青木秀之
    • Organizer
      第59回石炭科学会議
    • Related Report
      2022 Research-status Report
  • [Presentation] New Method to Estimate Kinetic Parameters in Distributed Activation Energy Model (DAEM) by Using Neural Network2022

    • Author(s)
      S. Wakimoto, Y. Matsukawa, Y. Numazawa, Y. Matsushita, H. Aoki
    • Organizer
      The 39th Annual Pittsburgh Coal Conference
    • Related Report
      2022 Research-status Report
  • [Presentation] 様々な温度における水性ガスシフト反応の反応速度に関する機械学習2022

    • Author(s)
      山口航平, 沼澤結, 松川嘉也, 青木秀之
    • Organizer
      第22回日本伝熱学会東北支部学生発表会
    • Related Report
      2022 Research-status Report
  • [Presentation] ニューラルネットワークとDistributed Activation Energy Model (DAEM)を用いたコークスのガス化反応性の解析2021

    • Author(s)
      脇本真治,沼澤結,松川嘉也,松下洋介,青木秀之
    • Organizer
      第23 回先端研究発表会
    • Related Report
      2021 Research-status Report
  • [Remarks] 成分にばらつきのあるバイオマスや廃棄プラスチックを 高効率利用する計算技術を開発

    • URL

      https://www.tohoku.ac.jp/japanese/2023/03/press20230320-03-biomass.html

    • Related Report
      2022 Research-status Report

URL: 

Published: 2021-04-28   Modified: 2025-01-30  

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