実験計画法に基づいて学習したニューラルネットワークによるメタノール合成用Cu系酸化物触媒の組成最適化
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概要
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ニューラルネットワーク (NN) による活性のマッピングを用いてメタノール合成用Cu-Zn酸化物触媒の高活性化を試みた。従来, NNの学習用データは, ランダムに決定した触媒組成を用いて96ウェルマイクロプレートを用いる高圧ハイスループットスクリーニング (HTS) 反応装置にて測定していた。しかし, パラメーターが増えると95組のデータでも最適値周辺のデータはまばらであり, 高精度な予想には必ずしも十分ではない。本研究では実験計画法を用いて学習用データの組成を決定し, HTSによる測定結果と合わせて種々のNNを構築した。その後, 活性包絡曲面法により最高点を求め, それらの優劣を決定した。ランダムに組成を決定した場合に比べ少ない実験数で同等の最適化が可能であり, 実験計画法とNNの組合せが有効なことが示された。
- 社団法人石油学会の論文
- 2003-11-01
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
-
橋本 正彦
東北大学大学院工学研究科
-
山田 宗慶
東北大院・工
-
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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