| Project/Area Number |
23K13368
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 21050:Electric and electronic materials-related
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| Research Institution | Kyushu University |
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Principal Investigator |
呉 澤宇 九州大学, システム情報科学研究院, 助教 (40962147)
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| Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
Fiscal Year 2023: ¥2,990,000 (Direct Cost: ¥2,300,000、Indirect Cost: ¥690,000)
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| Keywords | 高温超伝導線材 / 電流輸送特性 / 非破壊・非接触計測 / 小型コイル |
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| Outline of Research at the Start |
高温超伝導（HTS）の電界―電流密度（E-J）特性はなだらかとなる。多様な応用環境で作動する時に誘導される電界は10-12～10-2 V/mと大きく異なり、電界に対するJcの依存性の計測が極めて重要となる。申請者は、試料表面の磁気像のダイナミック測定から電界と電流分布を導出する基本原理を提案し、10-12～10-5 V/mに亘るE-J特性を非破壊・非接触に計測することに成功した。本研究では、小型HTS超伝導コイルを用いた交流磁界印加手法の開発によって上限電界を3桁増大させ、10-12～10-2 V/mに亘る10桁の電界ダイナミックレンジを有するE-J特性の非破壊・非接触計測法の開発に挑戦する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は高温超伝導（High-temperature superconductor: HTS）線材の応用の基盤技術となる実用環境下における電流輸送特性の非破壊・非接触計測法の開発である。HTS線材は、優れた高温・高磁界特性により定常高磁界の発生や交流モーター等への応用が期待される。超伝導線材の実用性能を決定づけるパラメータは、ゼロ抵抗で輸送可能の電流密度の最大値：臨界電流密度(Jc)である。HTSの場合は電界―電流密度（E-J）特性はなだらかとなり、直流から交流まで多様な応用環境で作動する時に誘導される電界は10-12 ～ 10-2 V/mと大きく異なり、Jc値も大きく変化することとなる。HTS線材においては、電界に対するJcの依存性の計測が極めて重要となる。
本研究目的を実現するために、（１）小型励磁コイルの設計と製作；（２）高電界領域の制御および計測技術の開発；（３）機械学習導入の基礎検討、が計画されている。2023年度では（１）と（２）を実施し成果を取得し、具体的な実績を以下に示す。
（１）本研究グループが提案と開発したロバスト性を有する導体作製技術により、小型コイルの設計および作製を取り組んだ。結果、小さい径を保ちながら比較的高い磁界発生まで実現できている。
（２）コイルの励磁テストを行い、高電界領域における動作を検討した。さらに、E-J特性の計測に実際に用いるためのシステムを整えた。
（３）機械学習を導入する方法および可能性を検討した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
当初計画した2023年度における必須項目を進めることができた。
2024年度において前年度で開発した技術をさらに応用および高度化する予定である。
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| Strategy for Future Research Activity |
2024年度では引き続き高電界領域の制御技術および、E-J特性実測を行い、得られた結果の定量性を検討する。
さらに、機械学習の導入より詳細に検討する。
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