New knowledge acquisition on boiling heat transfer by database construction, standard data measurement and machine learning

• Project/Area Number: 25K07600
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 19020:Thermal engineering-related
• Research Institution: University of Fukui
• Principal Investigator: 永井 二郎 福井大学, 学術研究院工学系部門, 教授 (70251981)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2027: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000); Fiscal Year 2026: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000); Fiscal Year 2025: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000)
• Keywords: 伝熱 / 沸騰 / データベース / 機械学習

Outline of Research at the Start

蒸気生成や冷却制御技術の高度化等のため重要な沸騰熱伝達特性（＝沸騰曲線）は、現在、既存の有名な整理式をベースとして工業・工学的に活用されているが、整理式の予測精度は極めて不十分である。そこで本研究では、プール沸騰を対象として、まず公知文献からデータを読み取り沸騰曲線データベースを構築し、また同一装置・方法により測定される標準データによりデータベースを拡張する。そのデータベースを基にして、機械学習による熱流束予測を検討し、既存の整理式に欠けていた主要なパラメータを見出し、新たな整理式を提案する。対象は、遷移沸騰を除く全領域とする。