| 研究課題/領域番号 |
06555242
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 試験 |
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| 研究分野 |
触媒・化学プロセス
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| 研究機関 | 名古屋大学 |
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研究代表者 |
服部 忠 名古屋大学, 工学部, 教授 (50023172)
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| 研究分担者 |
吉田 寿雄 (よし田 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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| 研究期間 (年度) |
1994 – 1996
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| 研究課題ステータス |
完了 (1996年度)
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| 配分額 *注記 |
4,000千円 (直接経費: 4,000千円)
1996年度: 400千円 (直接経費: 400千円)
1995年度: 1,300千円 (直接経費: 1,300千円)
1994年度: 2,300千円 (直接経費: 2,300千円)
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| キーワード | ニューラルネット / 触媒性能予測 / 触媒設計 / エチルベンゼン / 酸化脱水素 / 希土類酸化物 / メタン酸化 / 窒素酸化物還元 / ニューラルネットワーク / ゼオライト / アルカン設計 / 窒素酸化物 / 還元 / コンピュータ / 触媒 / 性能予測 / 選択的還元 |
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| 研究概要 |
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
複合酸化物触媒上でのエチルンベンゼン酸化脱水素反応を例として、ニューラルネットワーク・システムによる触媒性能の予測を試行し、活性および5種類の生成物の選択性を驚異的な精度で予測できることを実証した。さらに、希土類酸化物上でのブタン及びメタンの酸化反応を例として、外挿的予測の可能性を検討した。その結果、ブタン酸化のように単調な変化の場合には、入力データを適切に選べば、外挿的予測が可能であることが明らかとなった。メタン酸化のように、急峻な火山型あるいは谷型の変化の場合には、入力層だけでなく、中間層の最適化が必要であることが明らかとなった。
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主要因子だけでなく、2次的因子の推定も可能であることを明らかにした。
これらの結果をもとに、ニューラルネットワークを活用する触媒設計法を提案した。
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、可能な支配因子の抽出を行った。さらに、酸化物触媒上での窒素酸化物の触媒還元反応のデータを蓄積し、ニューラルネットワークによる解析を施行した。
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