2022 Fiscal Year Research-status Report
Clarification of Cool Flame Dynamics by Deep Learning as Dimensionality Reduction Technique
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21K14347
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| Research Institution | Nihon University |
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Principal Investigator |
齊藤 允教 日本大学, 理工学部, 准教授 (20801020)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| Keywords | 冷炎ダイナミクス / 冷炎振動 / 複数燃料液滴 / 数値シミュレーション / 深層学習 / 低次元化解析 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
炭化水素系燃料の自発点火過程で生じる冷炎を対象として，数値シミュレーション，観測ロケット・落下塔実験および深層学習による低次元化解析により，冷炎ダイナミクスの解明を目指している．2022年度は，数値シミュレーションで得られた９液滴燃料の自発点火データを用いて，変分自己符号化器による分析を実施した．数値シミュレーションにより得られた温度や冷炎発生に寄与する化学種の数値データを使用し，2次元位相平面上へ低次元化した結果，2次元の潜在変数で状態を一意に推定可能な時間発展軌跡を位相平面上に表現することが出来た．本成果は国際燃焼シンポジウムで成果発表を行い，論文化を実施した．
また，複数燃料の存在による干渉の影響を調査するため，干渉の影響を評価できる最小液滴数である二液滴燃料と，基準となる単一液滴での数値シミュレーションの結果を用いて分析を実施した．変分自己符号化器を用いて3次元の位相空間に写像を行い，二液滴の内側と外側で3次元空間内での軌跡に違いが生じることが分かった．二液滴の外側と単一液滴では軌跡の軌道面の相対位置が近く，二液滴内側では他の二条件と比較して軌道面が離れていることが分かり，干渉の影響の差異を軌道面直交方向に座標軸を選ぶことで表現できる可能性が示唆された．
自発点火に加えて，強制点火による冷炎伝播の数値シミュレーションも進めている．自発点火が生じない雰囲気温度である500 Kと自発点火が生じる600 Kの二条件で計算を実施し，伝播モードが異なることが明らかとなった．この成果は，国際学会で成果発表を実施した．
ロケット実験は，装置開発の遅れが生じているが，フライトモデルの開発が終了した．
学内の落下塔を用いた微小重力実験用装置の開発も遅れを生じているが，2022年度中にバックリット法による液滴径の計測と中赤外ふく射強度による冷炎の同時観測を達成した．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
2021年度に計画していたロケット実験が，2024年1月打ち上げに延期となり，数値シミュレーションの検定データの取得が遅れている．ロケット実験の装置開発は完了しており，2023年度初頭に振動試験を実施し，10月にドイツへ装置を輸送する予定である．2024年1月の打ち上げまでは概ね現在の計画で進むと見込んでいる．
また，2022年度中に落下塔を用いたデータ取得を見込んでいたが，コロナ禍の影響で現場での作業が必要な装置の開発が計画通り進まず，2023年度実施に計画を修正した．
一方で，深層学習のネットワーク設計や分析については，前倒しで進めているため，当初計画よりも早く進んでいる．
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| Strategy for Future Research Activity |
ロケット実験用の装置の開発が終了したため，変更した計画通り2024年1月に微小重力実験を実施する．2023年度初頭に装置の振動試験を実施し，10月にドイツへ装置を輸送する．2024年1月にスウェーデンのエスレンジで実験を実施する．得られた結果は，数値シミュレーションで既に得られている結果を用いて，次年度検定を実施する．
学内の落下塔を用いた微小重力実験については，地上実験によりCCDカメラによる液滴径の計測と，中赤外ふく射強度計測による冷炎発生時期・位置の同時計測まで達成したため，2023年度は落下塔による微小重力実験を実施する．実験パラメータとしては，二液滴燃料（正デカン）を用いて，雰囲気温度，初期液滴径を変化させて冷炎の発生時期や場所を確認する．また，特定の雰囲気条件では冷炎振動を生じることが数値シミュレーションで確認されているため，この傾向を実験で確かめる．数値シミュレーションとの比較を行い，モデルの修正を行う．
深層学習による冷炎ダイナミクスのモデル化が想定よりも早く進んでいるため，冷炎が自発点火する条件だけでなく，自発点火しない温度条件（500 K）で強制点火することで，冷炎を伝播させる数値シミュレーションも実施している．雰囲気温度の違いで伝播モードが変化することが明らかになっており，反応モデルの検定や深層学習の分析対象として応用していく予定である．
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| Causes of Carryover |
実験に必要な物品を学内の予算で調達し，残額を繰り越した．2023年度に予定しているロケット実験の渡航費に補填して使用する計画である．
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