| 研究課題/領域番号 |
23K05457
|
|---|
| 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41040:農業環境工学および農業情報工学関連
|
|---|
| 研究機関 | 弘前大学 |
|---|
研究代表者 |
森谷 慈宙 弘前大学, 農学生命科学部, 准教授 (30539870)
|
|---|
| 研究分担者 |
藤崎 和弘 弘前大学, 理工学研究科, 准教授 (90435678)
|
|---|
| 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 *注記 |
3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円)
2025年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2024年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2023年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
|
|---|
| キーワード | ヒートポンプ / 深層学習 / 農業施設の加温 |
|---|
| 研究開始時の研究の概要 |
ヒートポンプのCOPは外気温や水温によって変化するため、ハイブリッド温水器の切替基準を単純に利用水温にすることは特に低温環境下では効率的ではない。この基準をCOP値にすることにより地域や時期に限定されず汎用性の高い給湯システムが構築できる。そこで本研究では、ヒートポンプ回路における複数個所の入力温度データから冷媒熱力学理論に基づいたCOP値を多量に算出してランダムな教師データを作成し、深層学習によって最適なパラメータを得る。そして、ヒートポンプ回路の入力温度の場所や数を変化させながら、少数の温度センサ測定を可能にするCOP推定の高精度化を試みる。
|
