Developing a predictive model of quench phenomenon for spray cooling by categorization of drop impact and boiling regimes

• Project/Area Number: 25K07605
• 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: Kyushu University
• Principal Investigator: 喜多 由拓 九州大学, カーボンニュートラル・エネルギー国際研究所, 客員助教 (40840616)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 高田 保之 九州大学, カーボンニュートラル・エネルギー国際研究所, 特命教授 (70171444)
• 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: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000); Fiscal Year 2026: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000); Fiscal Year 2025: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
• Keywords: スプレー冷却 / 沸騰 / ライデンフロスト現象 / 液滴 / 伝熱

Outline of Research at the Start

本研究は、スプレー冷却におけるクエンチ点の物理的メカニズムを解明することを目的とする。液滴の挙動と伝熱特性を観察し、機械学習を用いて分類することで、Impact Regime Mapを構築する。これにより、広範な液体と基板条件に対応できる相図を開発し、クエンチ点の予測と制御を可能にする。具体的には、高速度カメラや感温塗料を用いて液滴の衝突・沸騰挙動を詳細に観察し、得られたデータを基に機械学習アルゴリズムを開発する。さらに、液滴挙動および伝熱現象を支配する無次元パラメータを導出し、広範な条件に対応できる相図を作成する。最終的には、冷却技術の精度向上に寄与することを目指す。