待ち行列理論と機械学習を活用したイオン誘起核生成の予測モデルの開発

• 研究課題/領域番号: 24K17542
• 研究種目: 若手研究
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 小区分27010:移動現象および単位操作関連
• 研究機関: 金沢大学
• 研究代表者: 玉舘 知也 金沢大学, フロンティア工学系, 助教 (60988997)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2027-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円); 2026年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円); 2025年度: 260千円 (直接経費: 200千円、間接経費: 60千円); 2024年度: 3,250千円 (直接経費: 2,500千円、間接経費: 750千円)
• キーワード: エアロゾル / 電気移動度 / 気相分子イオン / 蒸気吸着

研究開始時の研究の概要

大気環境中での粒子生成過程の解明は、エアロゾルの気候変動や健康への影響を解明するうえで最も重要な研究課題である。大気中に存在するイオンクラスターを核とする粒子生成過程（IIN）は、エアロゾルの主要な生成経路のひとつである。しかしこの経路の理論的予測には、イオンと凝縮性蒸気の複雑な相互作用を考慮した高度な解析技術が要求されるため、定量的な議論が困難である。本研究では 待ち行列理論と機械学習を取り入れることで、IIN を簡便かつ正確に予測する数理モデルの構築を行う。本研究では、電気移動度分析技術と、分子動力学計算を組み合わせることで、実験・数値計算・理論の三位一体のアプローチを実現する。