マルチスケール数値解析とAIによる超高磁場マグネットの高耐久高安定化技術の確立

• Project/Area Number: 24K00859
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 21010:Power engineering-related
• Research Institution: Hokkaido University
• Principal Investigator: 野口 聡 北海道大学, 情報科学研究院, 教授 (30314735)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 金 錫範 岡山大学, 環境生命自然科学学域, 教授 (00287963)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥18,590,000 (Direct Cost: ¥14,300,000、Indirect Cost: ¥4,290,000); Fiscal Year 2027: ¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000); Fiscal Year 2026: ¥3,120,000 (Direct Cost: ¥2,400,000、Indirect Cost: ¥720,000); Fiscal Year 2025: ¥3,120,000 (Direct Cost: ¥2,400,000、Indirect Cost: ¥720,000); Fiscal Year 2024: ¥8,190,000 (Direct Cost: ¥6,300,000、Indirect Cost: ¥1,890,000)
• Keywords: 高磁場発生 / 超伝導マグネット / マルチスケール数値解析 / AI

Outline of Research at the Start

超高磁場マグネットの世界的開発競争が激化している。しかし、20Tを超す超高磁場マグネットでは、いずれも機械的な破損・破壊が起こっており、超高磁場マグネットの耐久性向上、安定性向上の研究が続けられている。最近の研究では、その機械的破損は、初期のミクロレベルの特性劣化が生み出していることが指摘されている。そこで、本研究では、より詳細な磁場計測から超伝導体内の臨界電流特性をAIでミクロスケールに推定し、その特性をマルチスケール数値解析に反映させ、超高磁場マグネットの破損要因を明らかにする。また、その結果を反映させ、AIによる超高磁場発生用マグネットの高耐久・高安定化運転技術の確立を目指す。