1995 Fiscal Year Annual Research Report
ニューラルネットワークによる触媒性能予測システムの開発
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06555242
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| Research Institution | Nagoya University |
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Principal Investigator |
服部 忠 名古屋大学, 工学部, 教授 (50023172)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
吉田 寿雄 名古屋大学, 工学部, 助手 (80273267)
薩摩 篤 名古屋大学, 工学部, 講師 (00215758)
鬼頭 繁治 愛知工業大学, 工学部, 教授 (20023343)
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| Keywords | ニューラルネットワーク / コンピュータ / 触媒 / 性能予測 / ゼオライト / 窒素酸化物 / 選択的還元 |
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| Research Abstract |
地球環境保全等のため新規な触媒の開発が要求されているが、効率よい触媒設計の具体的な方法は確立していないため、ぼう大な量の実験を試行錯誤的に繰り返す必要がある。本研究では、ニューラルネットワークにより種々の実験結果から知識を抽出し、その知識をフィードバックして最適触媒を予測するコンピューターシステムを試作することを目的とし、以下の研究成果を得た。
1.触媒性能予測システムの構築
前年度に試作した触媒性能予測システムを希土類酸化物上でのアルカンの酸化反応に応用し、性能予測のためのシステムの改良および支配因子推定の可能性の検討を行った。その結果、内挿的予測はかなりの精度で可能であるが、火山型序列などの複雑な依存性を持つ性能の予測、あるいは外挿的予測にはネットワーク構造の最適化か必要であることが明かとなった。
2.ニューラルネットによる支配的因子の抽出
希土類酸化物上でのアルカンの酸化反応をモデルとして、触媒活性の支配的因子を推定する可能性を検討した。その結果、入力データのリーブワンアウトにより可能であることが明らかとなった。
3.窒素酸化物触媒還元実験
新規反応の例として、ゼオライト触媒上でのメタンおよびプロピレンによる窒素酸化物の触媒還元反応を取り上げ、システム試用のためのデータを蓄積するとともに、可能な支配的因子の抽出を行った。
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[Publications] S.Kito,et al: "Application of neural network for the estimation of catalytic performance" Stud.Surf.Sci.Catal.92. 287-292 (1995)
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[Publications] T.Hattori,et al: "Neural network as a tool for catalyst development" Catal.Today. 23. 347-356 (1995)
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[Publications] A.Satsuma,et al: "Dependence of selective reduction of NO with C3H6 on acid properties of ion-exchanged zeolites" Catal.Lett.31. 367-375 (1995)
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[Publications] A.Satsuma,et al: "Factors controlling catalytic activity of H-form zeolites for the selective reduction of NO with CH4." Stud.Surf.Sci.Catal.(印刷中).
