固体酸化物燃料電池の損傷評価支援のための視覚的データマイニング(特集テーマ「グリーンAI」,「グリーンAI」及び一般)
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概要
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固体酸化物燃料電池(SOFC)は高効率・低公害なエネルギー変換デバイスとして注目されている.しかし,長期安定運用には化学的劣化に加えて,物理的劣化が懸念されている.本稿では,SOFCの損傷計測信号であるAcoustic Emission (AE)データに対して,自己組織化マップ(SOM)と類似近傍からなる近傍ネットワークによる損傷評価について両者の特徴を比較した.SOMは頻出する類似AE波の傾向から大局的に損傷過程を把握することに向いている.本研究により,大まかに損傷フェーズが確認でき,従来特定できなかったガラスシール損傷の特定にも成功している.一方,ネットワーク分析は近傍の繋がり方に着目しているため,密結合のクラスタ以外の境界領域に位置するAEについて,全体との関係を見ることができる.ネットワーク構造の変化はSOMでは発見できなかった遷移点も見られた.このような視覚的データマイニング手法は,破壊メカニズムを解明する手がかりになると共に,今後,様々な条件下における損傷データが蓄積されたとき,蓄積データベースと比較することで寿命の予測や,効率的な運転制御,監視のための基盤技術として期待される.
- 2010-01-15
著者
-
福井 健一
名古屋大学大学院情報科学研究科
-
水崎 純一郎
東北大学多元物質科学研究所
-
福井 健一
大阪大学産業科学研究所
-
赤崎 省悟
大阪大学大学院情報科学研究科
-
佐藤 一永
東北大学多元物質科学研究所
-
沼尾 正行
大阪大学産業科学研究所
-
沼尾 正行
東工大
-
Mizusaki Junichiro
Institute Of Multidisciplinary Research For Advanced Materials Tohoku University
-
水崎 純一郎
Institute Of Multidisciplinary Research For Advanced Materials Tohoku University
-
沼尾 正行
大阪大 産科研
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