2023 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, 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 / マクロ液膜 / 界面活性剤 / 高速度赤外線カメラ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
昨年度，純水と同様に界面活性剤水溶液においてもマクロ液膜が観察された結果を踏まえ，まずは，気泡底部の液膜の挙動と液体物性の関係を調べるために，界面活性剤濃度と沸騰における壁面上の気液構造の関係を観察した．純水の場合と比べると，比較的低濃度では，液膜が壁面によく濡れる状態が観察されて熱伝達率が向上した．一方で，界面活性剤濃度を増やしていくと，液膜が撥水的挙動をとって壁面の乾き面積が大きくなり，伝熱が劣化していく興味深いが結果が得られた．界面活性剤の界面での吸着状態と壁面上の濡れと伝熱の関係を調べる新しい研究の方向性が得られた．沸騰の数値計算では，壁面上の液の流動と壁面局所熱伝達率の関係を観察した．結果として，液の壁面への接近速度が大きいほど熱伝達率が高くなり，液の壁面からの離反速度と熱伝達率の間の相関は小さいことがわかった．また，沸騰のメカニズムを調べるにあたって必要な実験データ解析を機械学習により行うシステムの開発にも取り組んだ．まずは，物体検出アルゴリズムYOLOを用いて側方から撮影した気泡画像から気泡の離脱を判定する手法を開発した．次に，高速度赤外線カメラで撮影した熱伝達率分布から，時系列情報を加味した畳み込みニューラルネットワークによりミクロ液膜とその他の領域を識別する手法を開発した．長い解析時間を要する熱伝達率分布を必要とせず赤外線強度分布のみから伝熱素過程の分類を行う手法の開発が今後の課題となる．
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| Research Progress Status |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
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