研究課題/領域番号 |
22KF0118
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補助金の研究課題番号 |
22F22370 (2022)
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研究種目 |
特別研究員奨励費
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配分区分 | 基金 (2023) 補助金 (2022) |
応募区分 | 外国 |
審査区分 |
小区分19020:熱工学関連
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研究機関 | 東京大学 |
研究代表者 |
鹿園 直毅 東京大学, 生産技術研究所, 教授 (30345087)
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研究分担者 |
LYU ZEWEI 東京大学, 生産技術研究所, 外国人特別研究員
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研究期間 (年度) |
2023-03-08 – 2025-03-31
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研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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配分額 *注記 |
2,200千円 (直接経費: 2,200千円)
2024年度: 800千円 (直接経費: 800千円)
2023年度: 1,100千円 (直接経費: 1,100千円)
2022年度: 300千円 (直接経費: 300千円)
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キーワード | 燃料電池 |
研究開始時の研究の概要 |
緩和時間分布(DRT)解析、等価回路モデル(ECM)フィッティング、3次元電極構造定量化技術、過電圧予測計算等を組み合わせて、SOFCの劣化メカニズムの定量的な解析を実施する。これにより,各劣化メカニズムが全体性能へ及ぼす寄与度を判定し,支配的な劣化因子を絞り込む.劣化メカニズムの評価は、様々な運転条件(燃料組成、燃料利用率、運転時間など)で評価する。
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研究実績の概要 |
本研究は,高温作動する固体酸化物形燃料電池の普及に向けて大きな課題となっている長期運転時の劣化挙動を,Electrochemical Impedance Spectroscopy (EIS)解析, Distribution of Relをaxation Times (DRT) 解析,共焦点イオンビーム走査型顕微鏡 (FIB-SEM),機械学習等の技術を駆使することで,劣化メカニズム解明と劣化防止に寄与する知見を獲得することを目的としている. 本年度は,電圧の経時変化およびEIS解析のための実験データ取得を主として実施し,これらをLong Short Term Memory (LSTM)ネットワークにより予測するための,基本フレームワークを構築した.
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現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
昨年秋に来日し,日本での生活にも慣れてきており,順調に進捗している.Long Short Term Memoryネットワークによる波形予測コードの構築も順調に進んでおり,問題はない.
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今後の研究の推進方策 |
実験データの取得を進めるとともに,構築中のLong Short Term Memoryのネットワーク構造およびパラメータの適正化を図る.研究計画の変更はなく,特に問題はない.
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