2022 Fiscal Year Annual Research Report
沸騰熱伝達マルチスケールモデリングのための素過程研究
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21H01265
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| Research Institution | Kyushu Institute of Technology |
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Principal Investigator |
矢吹 智英 九州工業大学, 大学院工学研究院, 准教授 (70734143)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
Shen Biao 筑波大学, システム情報系, 助教 (80730811)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 沸騰熱伝達 / 高速度赤外線カメラ / 数値計算 / マクロ液膜 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
プール沸騰における熱伝達機構の解明を目的に研究を行っている．まず，高熱流束域の飽和沸騰で高速度赤外線カメラを用いた壁面熱伝達計測を行うことで，マクロ液膜の挙動と大きな乾きの発生の関係を観察した．結果として，少なくとも本実験条件においては，限界熱流束の発生のきっかけとなる大きな乾き面の発生が，壁面上でのマクロ液膜の移流（撥水的な挙動）によるものであることが示された．一方，表面張力の小さな界面活性剤水溶液の沸騰においても同様の実験を実施したところ，形成されるマクロ液膜が純水の場合よりも薄いことがわかった．さらに，純水の場合とは異なり，マクロ液膜の蒸発で大きな乾き面が形成される興味深い結果が得られた．液体の物性とマクロ液膜の挙動や乾き面の発生機構の関係を調べるのは今後の課題である．マクロ液膜の特性などを調べるためのプール沸騰の数値計算については，ポール・シェラー研究所の佐藤陽平博士の協力のもと，二相流ソルバであるPSI-BOIL上で計算コードを作成し，プール沸騰現象を安定的に計算できる段階にたどりついている．今後，数値計算により壁面上の熱流動場を可視化して，熱伝達機構を調べていく．深層学習を用いた熱流束パーティショニングについては，最も計算コストが高い，赤外線強度分布（温度分布）から熱輸送分布を得る過程を省略して解析を高速化する手法の開発に着手した．具体的には赤外線強度分布から深層学習により熱輸送分布を推定し，それを基に伝熱素過程を特定する方法を開発している．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
高速度赤外線カメラを用いた実験，数値計算コードの作成，深層学習を用いた熱流束分布解析のいずれも予定通りに進捗している．
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| Strategy for Future Research Activity |
発泡点間隔や液体の物性がマクロ液膜の形成や運動に及ぼす影響を実験的に調べるとともに，数値計算を利用して熱伝達機構を調べていく．
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