| 研究課題/領域番号 |
18K03983
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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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| 審査区分 |
小区分19020:熱工学関連
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| 研究機関 | 九州大学 |
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研究代表者 |
Cannon James 九州大学, 工学研究院, 准教授 (80648866)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2020年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2019年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2018年度: 2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円)
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| キーワード | coolant / Molecular simulation / alcohol / simulation / molecular dynamics / nano-scale / thermophysical / water / Nanoscale / Molecular Dynamics / Optimisation / Simulation / Thermodynamics |
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| 研究成果の概要 |
現代社会における冷媒の用途は広範囲に及んでいます。しかし、冷却剤の性質は過去１００年間ほとんど変わっておりません。ほとんどの開発が実験的に行われています。近年の計算能力の向上と機械学習の発展に伴います。本研究では、シミュレーション、統計学、機械学習の観点から、熱物性と冷媒技術の検討に焦点をあてています。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
The results of this research have yielded new insights into the mechanisms of thermal transport in liquids relevant to coolant technology. Furthermore, the research has demonstrated a new technique to learn this information.
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