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J-GLOBAL ID：201002262796132350   整理番号：10A0196314

固体酸化物燃料電池の損傷評価支援のための視覚的データマイニング

Visual Data Mining for Damage Evaluation Support of SOFC

著者 (5件)： 福井健一 (大阪大 産科研) ,  赤崎省悟 (大阪大 大学院情報科学研究科) ,  佐藤一永 (東北大 多元物質科研) ,  水崎純一郎 (東北大 多元物質科研) ,  沼尾正行 (大阪大 産科研)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 109  号： 386(AI2009 19-29)  ページ： 37-42  発行年： 2010年01月15日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 固体酸化物燃料電池(SOFC)は高効率・低公害なエネルギー変換デバイスとして注目されている。しかし,長期安定運用には化学的劣化に加えて,物理的劣化が懸念されている。本稿では,SOFCの損傷計測信号であるAcoustic Emission(AE)データに対して,自己組織化マップ(SOM)と類似近傍からなる近傍ネットワークによる損傷評価について両者の特徴を比較した。SOMは頻出する類似AE波の傾向から大局的に損傷過程を把握することに向いている。本研究により,大まかに損傷フェーズが確認でき,従来特定できなかったガラスシール損傷の特定にも成功している。一方,ネットワーク分析は近傍の繋がり方に着目しているため,密結合のクラスタ以外の境界領域に位置するAEについて,全体との関係を見ることができる。ネットワーク構造の変化はSOMでは発見できなかった遷移点も見られた。このような視覚的データマイニング手法は,破壊メカニズムを解明する手がかりになると共に,今後,様々な条件下における損傷データが蓄積されたとき,蓄積データベースと比較することで寿命の予測や,効率的な運転制御,監視のための基盤技術として期待される。(著者抄録)

シソーラス用語： *固体酸化物燃料電池 ,  損傷 ,  *評価 ,  *データマイニング ,  可視化 ,  自己組織化特徴マップ ,  アコースティックエミッション
準シソーラス用語： *損傷評価

分類 (2件)： 燃料電池  (YB04040V) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (22件)：

• 堀田. 固体酸化物形燃料電池の実用化に向けた課題と見通し. セラミックス. 2009, 44, 4, 267-272
• YASUDA, I. Lattice expansion of acceptor-doped lanthanum chromites under high-temperature reducing atmospheres. ELECTROCHEMISTRY. 2000, 68, 6, 526-530
• ATKINSON, A. Chemically-induced stresses in ceramic oxygen ion-conducting membranes. Solid Sate Ionics. 2000, 129, 259-269
• KRISHNAMURTHY, R. Stresses due to oxygen potential gradients in non-stoichiometric oxides. Journal of Acta Materialia. 2004, 52, 1807-1822
• SATO, K. Tracking the onset of damage mechanism in ceria-based solid oxide fuel cells under simulated operating conditions. Journal of Testing and Evaluation. 2006, 34, 3, 246-250

タイトルに関連する用語 (5件)： 固体酸化物燃料電池 ,  損傷評価 ,  支援 ,  視覚 ,  データマイニング