ラジアル基底関数ネットワークを評価関数とする遺伝的アルゴリズムによるメタノール合成用Cu-Zn-Al-Sc酸化物触媒の設計
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概要
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遺伝的アルゴリズム (Genetic Algorithm: GA) を用いる触媒組成の最適化ではGAによる触媒組成の指定, それに基づく触媒調製・活性評価, その結果のGAへのフィードバックを繰り返すことで触媒の改良を行う。あらかじめ活性評価を済ませ, そのデータによりニューラルネットワークの一種であるラジアル基底関数ネットワーク (RBFN) が任意の組成をもつ触媒の活性を表現できるように学習させれば, 上記の触媒調製・活性評価のステップをRBFNで代替することが可能になり, 実験上の負担・制約が軽減される可能性がある。メタノール合成用Cu-Zn-Al-Sc酸化物触媒の組成最適化について, まずシミュレーションにより検討した。最高活性および最適触媒組成を与えることができる適当なRBFNを得るためには触媒のランダムな組成とその活性, 69〜92組のデータが必要であった。この結果に基づき, 実験的に求めた92個の実データを用いて再度RBFNの学習を進めた。RBFNから導かれた最高活性を与える触媒組成に基づき触媒調製・活性試験を行い比較検討したところ, GA単独で最適化を進めた場合よりも活性が高かった。これは, 触媒調製・活性評価のステップをRBFNで置き換えることにより効率的に最適化が進む可能性を示すものである。
- 社団法人石油学会の論文
- 2003-05-01
著者
-
小俣 光司
東北大学大学院工学研究科応用化学専攻
-
山田 宗慶
東北大学大学院工学研究科応用化学専攻
-
渡辺 裕輔
東北大学大学院工学研究科
-
梅垣 哲士
東北大学大学院工学研究科
-
貫井 紀利
東北大学大学院工学研究科
-
山田 宗慶
東北大学大学院工学研究科
-
小俣 光司
東北大学大学院工学研究科
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