機械学習を利用した極低温冷凍機のスマート制御に関する研究
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- 宮崎 隆彦
- 研究代表者
- 九州大学
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- CHAGNON-LESSARD NOEMIE
- 研究分担者/共同研究者
- 九州大学
研究課題情報
- 体系的番号
- JP22KF0297
- 助成事業
- 科学研究費助成事業
- 資金配分機関情報
- 日本学術振興会(JSPS)
- 研究課題/領域番号
- 22KF0297
- 研究種目
- 特別研究員奨励費
- 配分区分
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- 基金
- 補助金
- 審査区分/研究分野
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- 小区分19020:熱工学関連
- 研究機関
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- 九州大学
- 研究期間 (年度)
- 2023-03-08 〜 2024-03-31
- 研究課題ステータス
- 完了
- 配分額*注記
- 1,200,000 円 (直接経費: 1,200,000 円 間接経費: 0 円)
研究概要
冷凍空調分野が消費する電力に起因する二酸化炭素排出に加えて,現在使用されている冷媒の多くが強力な温室効果ガスであることから,省エネルギー性と環境性に優れた冷凍空調機器の開発は極めて重要な課題である。特に,超低温フリーザーや高温ヒートポンプなど,圧力比が大きくなるサイクルでは多段階の圧縮過程によって必要な圧力差が確保されており,サイクルが複雑になると同時に制御パラメータが多くなる.本研究では,そのような多数の制御パラメータを有するヒートポンプサイクルについて,リアルタイムの運転情報に基づく最適化によってシステムのエネルギー消費を最小化するための手法の確立を目指している。