| 研究課題/領域番号 |
19H05617
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| 研究種目 |
基盤研究(S)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 審査区分 |
大区分C
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| 研究機関 | 九州大学 |
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研究代表者 |
木須 隆暢 九州大学, 超伝導システム科学研究センター, 教授 (00221911)
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| 研究分担者 |
東川 甲平 九州大学, システム情報科学研究院, 准教授 (40599651)
呉 澤宇 九州大学, システム情報科学研究院, 助教 (40962147)
和泉 輝郎 国立研究開発法人産業技術総合研究所, エネルギー・環境領域, 主任研究員 (20415938)
中村 武恒 京都大学, 工学研究科, 特定教授 (30303861)
井上 昌睦 福岡工業大学, 工学部, 教授 (80346824)
寺西 亮 九州大学, 工学研究院, 教授 (70415941)
鈴木 匠 成蹊大学, 理工学部, 助教 (70756238)
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| 研究期間 (年度) |
2019-06-26 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
199,940千円 (直接経費: 153,800千円、間接経費: 46,140千円)
2023年度: 27,820千円 (直接経費: 21,400千円、間接経費: 6,420千円)
2022年度: 27,300千円 (直接経費: 21,000千円、間接経費: 6,300千円)
2021年度: 27,300千円 (直接経費: 21,000千円、間接経費: 6,300千円)
2020年度: 58,760千円 (直接経費: 45,200千円、間接経費: 13,560千円)
2019年度: 58,760千円 (直接経費: 45,200千円、間接経費: 13,560千円)
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| キーワード | 高温超伝導線材 / 導体 / コイル / 磁気計測 / 機械学習 / 電流輸送特性 / ロバスト性 / 欠陥検出 / マグネット / 電気電子材料工学 / AI |
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| 研究開始時の研究の概要 |
希土類系高温超伝導線材はその優れた特性により、液体ヘリウムを必要としないマグネット等への応用が期待されている。しかしながら、長尺線材の局所不均一性やマグネット巻線時の不安定性が顕在化しており、その機構はまだほとんど解明されていないばかりか、その為の方法すら明らかとなっていない。本研究では、申請者等がこれまで開発した超伝導線材、導体、コイルの欠陥検出や電流輸送特性評価手法を体系化すると共に、これまで独立に進められてきた線材、導体、コイルの開発を融合し、線材性能に応じた導体、コイル化技術の開発と線材仕様の最適化によって、ロバスト性の飛躍的向上と低コスト化、さらにマグネットの高信頼性を実現する。
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| 研究成果の概要 |
希土類系高温超伝導（REBCO）線材、導体、コイルを対象に、実応用環境を含む多様な測定モードによる磁気計測法を開発し、さらに機械学習との融合によって、臨界電流の局所不均一性や局所欠陥を可視化する評価技術を高度化・体系化すると共に、線材製造プロセスにも展開し、商用レベルのPLD装置を用いたデータ駆動型アプローチによる新たな線材製造最適化手法を提出し、その有効性を実証した。また、機械的・電磁気的ロバスト性を併せ持つ新たな導体を開発し、REBCOコイルの信頼性、再現性の飛躍的な向上を実現した。さらに、本技術を全超伝導発電機の固定子巻線に適用し、安定した発電性能の実証にも成功した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究で開発した高温超伝導線材性能の非破壊・非接触・高速評価技術と機械学習の融合による、詳細な電流輸送性能の解明と線材製造プロセスの高度化は、実用環境下の線材性能の向上、高速・安定量産技術としての実用面での重要性に加え、高温超伝導線材の臨界電流に関する学理開拓においても超伝導応用の基盤を支えるものである。また、本研究で開発した高ロバスト性FFDS導体に基づく高信頼性コイル化技術は、高温超伝導回転機や液体ヘリウムフリー高磁界超伝導マグネットなど、これからのグリーンイノベーションを拓く高温超伝導エネルギーシステムなどへの応用が期待できる。
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| 評価記号 |
事後評価所見 (区分)
A: 研究領域の設定目的に照らして、期待どおりの成果があった
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評価記号 |
中間評価所見 (区分)
A: 研究領域の設定目的に照らして、期待どおりの進展が認められる
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