2022 Fiscal Year Annual Research Report
Improvement of accuracy of dew and frost point measurement and estimation for residual water in gas.
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20K04329
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| Research Institution | Saga University |
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Principal Investigator |
石田 賢治 佐賀大学, 理工学部, 講師 (20304876)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 微量水分 / 露点測定 / 可視化解析 / 近赤外光 / 偏光 / サーモグラフィ / 機械学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
燃料電池車用水素ステーションにおける高圧水素中の微量水分濃度の管理，半導体製造時のプロセスガス中の微量水分濃度の管理等の重要性を背景として，本研究では，気体中の微量水分濃度の高精度モニターを実現するために，気体中の微量水分に関する露点測定および露点推算の高精度化を目指した．
露点測定の高精度化を実現するための測定動作中の露点センサの鏡面上で生じている現象の詳細な解析について，開発してきた近赤外光による露点センサ鏡面の可視化解析システムを改良して感度と解像度を向上させ，撮影像から凝縮滴や霜を抽出して大きさ・個数・厚さ等の情報を得る画像解析ソフトウェアを大幅に改良した．さらに，偏光を用いて鏡面を可視化する光学系を考案して新たにシステムに組み込み，その有効性を検討した．
センサ鏡面において生成・消滅する水滴や霜を検知する従来型のレーザー照射光学系の制御方法の最適化のため，散乱光強度シミュレーションを実施し，これまでの霜の円柱モデルに対して半球表面に様々な凹凸パターンを設置した新しい霜のモデルを提案し，系統的シミュレーションにより従来の円柱モデルに対する優位性を確認した．また，露点推算の高精度化のため，これまで開発して来た高圧水素中の微量水分に関する3通りの露点推算法について，その改良の視点を詳細に検討した．
本研究では，近赤外光を用いた鏡面の可視化解析手法に加えて，偏光を用いた可視化解析手法を導入し，さらにサーモグラフィを用いた手法の応用を提案し，これら3手法の有効性及び試作センサへの導入の可否を検討してきた．その結果，上記3手法のうち，偏光イメージセンサによる鏡面の可視化と機械学習を導入した画像解析を組み合わせた手法が最も優位性が高いと判断し，最終年度には，当該手法に基づく試作センサを製作し，その有効性を確認した．
これらの成果を，国内学会で計3件の講演発表により報告した．
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