| 研究概要 |
グループ寄与法による溶液粘度推算法を構築するために、粘度の相関、推算、および測定に関する文献調査を行った。
次に、常圧近傍のモノマー溶液の粘度を推算するASOG-VISCOを提案した。すなわち、活性化状態と平衡状態における過剰自由エネルギーを簡単な近似式で表し、式中のグループ対パラメータを粘度データより決定した。決定したパラメータはグループCH_2,ArCH,CyCH,OH,H_2Oを含むグループ対であり、決定したパラメータを用いると、パラフィン、芳香族炭化水素、シクロパラッフィン、アルコール、水などを含め2成分系および3成分系粘度を推算することが出来る。(Int.J.Thermophisicsに投稿中)
また、本推算法をより一般化するために、純成分粘度のニューラルネットワーク法を用いる推算法を提案した。液体粘度と温度の相関式である修正Riedel式中の2定数を学習則にバックプロパゲーションを採用した3階層NNを用い、新たに定義した27のグループの数を入力情報とする推算法である。パラフィン、芳香族炭化水素、シクロパラフィン、アルコール、水の粘度を10%以内の精度で推算することが出来る。(化学工学会第68年会にて発表)
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