合成ガスからのメタノール合成に用いるCu-Zn酸化物触媒用新規添加物の人工ニューラルネットワークにおける探索
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概要
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銅-亜鉛酸化物触媒のメタノール合成活性は添加物によって大きく変わり，また最高活性を示す触媒組成は反応条件により敏感に変化することが知られている。人工ニューラルネットワーク（ANN）を用いて実験結果を再解析することにより新規添加物を探索した。元素Xのイオン半径，イオン化ポテンシャルなどの物性値とCu-Zn-X酸化物触媒の活性の関係をANNで学習した。22種の添加物の実験結果を学習に用い，学習データには含まれない29種の元素の添加効果を予想した。Beの優れた添加効果が予想されたが，この予想は実験的にも確認された。
- 社団法人石油学会の論文
著者
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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
-
石黒 群司
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
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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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