| 研究課題/領域番号 |
16K05869
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
グリーン・環境化学
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| 研究機関 | 筑波大学 (2017-2019)
九州工業大学 (2016) |
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研究代表者 |
中村 修 筑波大学, 環境安全管理室, 教授 (00400466)
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| 研究分担者 |
立野 勝巳 九州工業大学, 大学院生命体工学研究科, 准教授 (00346868)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2020-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
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| 配分額 *注記 |
3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円)
2018年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2017年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2016年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
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| キーワード | スパイキングニューラルネットワーク / 教師なし学習 / 揮発性有機溶剤 / センサー / ニューラルネットワーク / 確率共鳴 / ノイズ同期 / 神経細胞モデル / 労働衛生 / 作業環境測定 / 化学センサー / リアルタイム計測 / 作業環境管理 / 神経科学 / 人間生活環境 |
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| 研究成果の概要 |
本研究の目的は混合有機溶剤蒸気（VOC）のセンサーによるリアルタイム分離計測の実現である．複数の有機溶剤を実際に使用している印刷工場において現状を調査し，混合VOCのリアルタイム分離計測は社会的に必要な技術であることを確認した．本研究においては，2成分の混合VOCを分離定量することとし，3層ニューラルネットワークを構成した．2種の特性の異なるセンサーを用い，ガスに対する各センサーの応答特性関数をニューラルネットワークで学習し，特性関数から各VOCの分離定量ができる仕組みである．結果として，シミュレーション上において２成分の混合VOCの分離計測に成功した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
VOCセンサーが新規に発売されることは稀である．我々は社会的な実装の実現性を重視して，既存の市販VOCセンサーを選択し、分離計測が可能であることを示した．新規にセンサー素子を開発するより，実装に向けたプロセスは短くなることが期待できる．混合VOCの分離計測が求められている分野は労働衛生管理だけではなく，プロセス管理，一般環境管理など多岐にわたる．加えて今回提案したスパイキングニューラルネットワークは，複数のセンサーからの混合出力を分離し，それぞれの成分量を把握するものなので，VOC濃度だけではなく，光や音などにも適用可能な汎用的な技術になる可能性がある．
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