| 研究課題/領域番号 |
06555242
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| 研究機関 | 名古屋大学 |
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研究代表者 |
服部 忠 名古屋大学, 工学部, 教授 (50023172)
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| 研究分担者 |
よし田 寿雄 愛知工業大学, 工学部, 助手 (80273267)
薩摩 篤 愛知工業大学, 工学部, 講師 (00215758)
鬼頭 繁治 愛知工業大学, 工学部, 教授 (20023343)
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| キーワード | ニューラルネットワーク / 触媒設計 / 希土類酸化物 / ゼオライト / アルカン設計 / 窒素酸化物 / 還元 |
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| 研究概要 |
ニューラルネットワークにより種々の実験結果から知識を抽出し、その知識をフィードバックして最適触媒を予測するコンピューターシステムを試作することを目的とし、以下の研究成果を得た。
1.触媒性能予測システムの構築
前年度に試用した触媒性能予測システムを改良し、希土類酸化物上でのブタン及びメタンの酸化反応を例として、主に、外挿的予測の可能性を検討した。その結果、ブタン酸化のように単調な変化の場合には、入力データを適切に選べば、外挿的予測が可能であることが明らかとなった。メタン酸化のように、急峻な火山型あるいは谷型の変化の場合には、入力層だけでなく、中間層の最適化が必要であることが明かとなった。
また、この結果をもとに、ニューラルネットワークを活用する触媒設計法を提案した。
2.ニューラルネットによる支配的因子の抽出
触媒活性の支配的因子を推定する方法として昨年度提案した入力データのリーブワンアウト法について、希土類酸化物上でのブタン酸化反応をモデルとして、さらに検討を加え、2次的因子の推定も可能であることを明らかにした。
3.窒素酸化物触媒還元実験
昨年度行なったゼオライト触媒上でのメタンおよびプロピレンによる窒素酸化物の触媒還元反応に加え、酸化物触媒上での窒素酸化物の触媒還元反応のデータを蓄積し、ニューラルネットワークによる解析を試行した。
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