機械学習手法を用いた固体酸化物形燃料電池の迅速評価

• 研究課題/領域番号: 23K03691
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分19020:熱工学関連
• 研究機関: 京都大学
• 研究代表者: 岸本 将史 京都大学, 工学研究科, 准教授 (10757636)
• 研究期間 (年度): 2023-04-01 – 2026-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2023年度)
• 配分額: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円); 2025年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円); 2024年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円); 2023年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
• キーワード: 固体酸化物形燃料電池 / シミュレーション / 機械学習 / 代理モデル

研究開始時の研究の概要

固体酸化物形燃料電池の性能を迅速に評価・予測するための解析プラットフォームの構築のため，機械学習手法に基づいた解析技術を開発する．具体的には，複数の相からなる3次元多孔質電極構造を特徴づける構造パラメータの定量化と，構造に基づいた輸送・反応連成数値シミュレーションを代替するような代理モデルを開発することで，「作製→解析→評価→再設計」という構造最適化ループが円滑に回るようにする．