Project/Area Number |
23K22946
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 24010:Aerospace engineering-related
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Research Institution | The University of Tokyo |
Principal Investigator |
津江 光洋 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 教授 (50227360)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
岡井 敬一 国立研究開発法人宇宙航空研究開発機構, 航空技術部門, 主任研究開発員 (00358516)
中谷 辰爾 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 准教授 (00382234)
藤原 仁志 国立研究開発法人宇宙航空研究開発機構, 航空技術部門, 主任研究開発員 (40358453)
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Project Period (FY) |
2024-04-01 – 2026-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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Budget Amount *help |
¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000)
Fiscal Year 2025: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
Fiscal Year 2024: ¥2,470,000 (Direct Cost: ¥1,900,000、Indirect Cost: ¥570,000)
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Keywords | ジェットエンジン / 持続可能な航空燃料 / 機械学習 / 熱物性 / 燃焼不安定性 |
Outline of Research at the Start |
環境負荷の少ない持続可能な航空燃料(SAF)の実現のため,燃焼試験を実施し,SAF成分が熱物性値,希薄安定燃焼限界や点火特性や排気特性に及ぼす影響を明らかにするため,各燃料成分の官能基に着目し影響をデータドリブン手法を応用することで明らかにする.GCxGC-MSを使用することで,各燃料成分の持つスペクトルを低次元潜在空間に写像することで特徴量を抽出する.また,低次元潜在空間から燃焼特性や排気特性へ写像することにより,各成分の燃焼特性等への影響因子を明確化する.同時にSAFを用いたジェットエンジン排気に関する大気シミュレーションを実施し,飛行機雲の形成による地球温暖化を明らかにする.
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