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J-GLOBAL ID：202302238658914691   整理番号：23A2806717

REBCO長尺線材における局所I_c不均一性に係る統計性に関する機械学習画像分類を用いた考察

Statistical consideration on local I_c inhomogeneity in long REBCO coated conductors based on ML image classification

著者 (6件)： 木須隆暢 (九大) ,  WU Zeyu (九大) ,  SOMJAIJAROEN Natthawirot (九大) ,  寺崎拓也 (九大) ,  今村和孝 (九大) ,  東川甲平 (九大)
資料名： 低温工学・超電導学会講演概要集  (低温工学・超電導学会研究発表会講演概要集)
巻： 105th  ページ： 113  発行年： 2023年05月31日 
JST資料番号： G0564B  ISSN： 0919-5998  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 長尺のREBCO線材における臨界電流(Ic)は,仕様で与えられた一定値ではなく,様々な因子によって変動する。工業材料として,その統計事象の把握は線材の特性を記述する上において極めて重要であるにもかかわらず,まだ十分に解明されていない。一般に,長尺線材の統計的なIc分布の記述は,正規分布を用いた取扱が広く行われており,Icの平均値と分散が重要視される。しかしながら,正規分布の背景にある局所不均一性の発生因子は無記憶性で偶発的なものなのか否かについては十分な検証が行われていない。我々は,先行研究において,長尺線材の磁気顕微鏡観察によって局所Ic低下部位を計測すると共に,機械学習によって欠陥画像を分類する手法を確立した。本研究では,本解析結果を用いて,欠陥の発生についてその統計事象を解析し,欠陥間の距離の分布や欠陥頻度や欠陥間の距離の分布について調べた。その結果,欠陥の発生は,局所的なIc低下は偶発的なランダム事象によるものと言うよりは,フラクタル性が強く反映された結果であることを明らかとした。その結果,線材のIc統計分布における極値の振る舞いなど,実用上の問題点について議論する。(著者抄録)

シソーラス用語： 磁化 ,  磁気測定 ,  電流 ,  臨界電流 ,  正規分布 ,  指数関数 ,  非対称性 ,  故障検出 ,  顕微鏡観察 ,  磁気 ,  モデル ,  フラクタル ,  *線材 ,  *機械学習 ,  発生確率

分類 (2件)： 酸化物系超伝導体の物性  (BM04023I) ,  超伝導材料  (BM04041W)

タイトルに関連する用語 (8件)： REBCO ,  長尺 ,  線材 ,  IC ,  不均一性 ,  統計 ,  機械学習 ,  画像分類