Research on On-Board CO2 Capture Technology (3rd Report) Deriving System Requirements Using Machine Learning
車載CO2回収技術の研究（第3報） 機械学習を活用したシステム要件の導出
- Delivery
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- Format
- Price
- Non-members (tax incl.)：￥1,100 Members (tax incl.)：￥880
- Publication code
- 20265150
- Paper/Info type
- Proceedings (Spring)
No.35-26
- Pages
- 1-5(Total 5 p)
- Date of publication
- May 2026
- Publisher
- JSAE
- Language
- Japanese
- Event
- 2026 JSAE Annual Congress (Spring)
Detailed Information
| Author(J) | 1) 村田 淳矢, 2) 松田 啓嗣, 3) 高島 大知, 4) 原田 雄司 |
|---|---|
| Author(E) | 1) Junya Murata, 2) Hirotsugu Matsuda, 3) Daichi Takashima, 4) Yuji Harada |
| Affiliation(J) | 1) マツダ, 2) マツダ, 3) マツダ, 4) マツダ |
| Affiliation(E) | 1) Mazda, 2) Mazda, 3) Mazda, 4) Mazda |
| Abstract(J) | エンジン排気ガスからのCO2分離・回収システムの構築において，目標CO2回収量達成には分離・回収性能に影響する複数の因子の要件を導出する必要があるが，1D-CFDのみを用いた検討では膨大な計算時間を要する．そこで，1D-CFDの結果を学習した機械学習モデルを構築し，システム要件を効率的に導出した． Translation |
| Abstract(E) | In constructing a CO2 capture system from engine exhaust gas, it is necessary to derive the requirements for multiple factors that affect capture performance in order to achieve the target CO2 capture amount. However, an analysis using only 1D-CFD requires an enormous amount of computation time. Therefore, we utilized a machine learning model trained on 1D-CFD results to efficiently derive the system requirements. |
