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
Research on On-Board CO2 Capture Technology (3rd Report) Deriving System Requirements Using Machine Learning
- 提供方法
- 本サイト上にてダウンロード・閲覧可
- 形態
- 価格
- 一般価格(税込)：￥1,100 会員価格(税込)：￥880
- 文献番号
- 20265150
- 文献・情報種別
- 学術講演会予稿集（春）
No.35-26
- 掲載ページ
- 1-5(Total 5 p)
- 発行年月
- 2026年 5月
- 出版社
- (公社)自動車技術会
- 言語
- 日本語
- イベント
- 2026年春季大会
書誌事項
| 著者 | 1) 村田 淳矢, 2) 松田 啓嗣, 3) 高島 大知, 4) 原田 雄司 |
|---|---|
| 著者（英） | 1) Junya Murata, 2) Hirotsugu Matsuda, 3) Daichi Takashima, 4) Yuji Harada |
| 勤務先 | 1) マツダ, 2) マツダ, 3) マツダ, 4) マツダ |
| 勤務先（英） | 1) Mazda, 2) Mazda, 3) Mazda, 4) Mazda |
| 抄録 | 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． |
| 抄録（英） | 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. 翻訳 |
