| Project/Area Number |
24H00290
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Medium-sized Section 19:Fluid engineering, thermal engineering, and related fields
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| Research Institution | Tokyo Institute of Technology |
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Principal Investigator |
店橋 護 東京工業大学, 工学院, 教授 (40242276)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
志村 祐康 国立研究開発法人産業技術総合研究所, エネルギー・環境領域, 主任研究員 (30581673)
鈴木 佐夜香 東京工業大学, 工学院, 准教授 (50714135)
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| Project Period (FY) |
2024-04-01 – 2028-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥48,100,000 (Direct Cost: ¥37,000,000、Indirect Cost: ¥11,100,000)
Fiscal Year 2024: ¥20,800,000 (Direct Cost: ¥16,000,000、Indirect Cost: ¥4,800,000)
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| Keywords | 乱流燃焼 / 水素・アンモニア混焼 / 直接数値計算 / レーザ計測 / AI支援モデリング |
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| Outline of Research at the Start |
多次元複合光学計測及び超並列GPU計算技術と融合した大規模DNS技術等の世界最先端の実験的・数値的研究手法を用いて，水素混焼火炎の構造を解明し，大規模DNS及び先端計測データに基づいた深層学習等のAI技術を導入することで，汎用性が高く，水素混焼乱流火炎に適用可能でロバスト性の高いAI支援乱流燃焼モデルを構築することを目的としている．本研究では，開発されるAI支援乱流燃焼モデルに加えて，火炎と壁面の干渉機構を高精度で予測可能なAI支援火炎壁面干渉熱伝達モデルを導入することで，実用燃焼器の設計に際して簡易的に燃焼特性等を予測可能とするAI支援乱流燃焼シミュレータの開発も併せて行う．
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