2022年度公募 seeds-2567 - 【関東】 デジタルツインに向けた高度な水素およびアンモニア燃焼の予測
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VISION

ビジョン

水素燃焼の可視化・予測を行い、燃焼のデジタルツインの基盤を構築する

水素燃焼の可視化・予測を行い、燃焼のデジタルツインの基盤を構築する

水素及びアンモニアの燃焼において、様々な課題(逆火リスク、燃焼振動、燃焼速度、NOx排出量など)が残っている。水素及びアンモニアの燃焼における課題を解決するためには、基礎となる理論のモデル化が必須である。構築したモデルは流体の流れ場だけではなく、中間体を含めたすべての物質が起こりえる化学反応も取り入れる必要がある。それらの結果を可視化することで、実際の水素及びアンモニア燃焼に起きる過程を把握することができる。また、様々な燃焼条件による燃焼データ(数値計算及び実験から得られたもの)を蓄積し、機械学習によってデータを処理し、新たな燃焼条件における燃焼現象を短時間かつ正確に予測することができる。

USE CASE

最終用途例

水素・アンモニア燃焼(専焼・混焼)、水素またはアンモニア(専焼・混焼)による発電

USE CASE 01水素・アンモニア燃焼(専焼・混焼)の可視化・予測

APPLICATION

APPLICATION

水素・アンモニア燃焼(専焼・混焼)

水素またはアンモニアを燃料とする燃焼システムにおける燃焼の可視化ができ、かつ燃焼の予測も行える。また、将来的に、燃焼のデジタルツインも可能とする。

STRENGTHS

強み

高度なシミュレーションによる高精度な燃焼の予測・可視化ができる

STRENGTHS 01

高度なシミュレーションによる高度な燃焼の予測・可視化

高度な燃焼シミュレーション(燃焼反応及び乱流モデル)及び機械学習の技術を利用して、複雑かつ可視化が難しい水素・アンモニア燃焼の火炎をモデル化・解析し、より正確なかつ短時間の水素及びアンモニアの燃焼現象の予測を実現する

TECHNOLOGY

テクノロジー

ラージエディシミュレーション、詳細反応メカニズム、機械学習、デジタルツイン

TECHNOLOGY 01

高度な燃焼シミュレーションの実現

エネルギーシステムおよび燃焼における高度なシミュレーションの実績を持ち、多くの学術論文(120編以上)を執筆した。また、機械学習による予測および最適化も行い、より制度の高い予測などを実現できる。開発した水素・アンモニアの燃焼シミュレーションのモデルを利用し、多くのシミュレーションおよび実験データを構築し、物理情報ニューラルネットワークを利用することで、高精度燃焼の予測・可視化が可能となる。

PRESENTATION

共同研究仮説

水素・アンモニア燃焼(専焼・混焼)の可視化・予測(燃焼のデジタルツインの実現化)

共同研究仮説01

デジタルツインに向けた水素燃焼の可視化・予測

デジタルツインに向けた水素燃焼の可視化・予測

水素・アンモニア燃焼および発電における高度なシミュレーションを行い、燃焼の可視化・予測に関する共同研究を行う。様々な燃焼条件および実機での燃焼データを利用し、シミュレーションの検証を行い、モデルの最適化を行う。また、データベースを構築し、機械学習による高精度の燃焼の予測を行う。

EVENT MOVIE

イベント動画

RESEARCHER

研究者

アズィッズ ムハンマッド 東京大学生産技術研究所(准教授)

経歴

アズィッズ氏は現在、東京大学生産技術研究所の准教授として務めている。

それ以前に、東京工業大学の准教授(2015~2019)および助教

(2011~2015)、東京大学生産技術研究所研究員(2009~2011)などをを経た。2004年に九州大学工学部機械・航空工学科を卒業、2006年に同大学工学府知能機械システム専攻の博士前期課程(修士)を修了、2008年に同大学工学府知能機械システム専攻の博士前期課程(博士(工学))を修了した。
主な研究分野としては先進的なエネルギー変換システムであり、燃焼、発電、再生可能エネルギー、プロセスモデリング、水素製造、貯蔵・輸送、利用などの研究に取り組んでいる。

研究者からのメッセージ

水素・アンモニア燃焼の可視化・予測に関する共同研究

今まで、エネルギーシステムに関する研究を行い、燃焼を含むプロセスの設計および最適化などを行っていました。本研究では、可視化・予測が難しい水素・アンモニア燃焼に注目し、現在燃焼モデルの確立を行い、高精度の結果が得られました。そのモデルを利用して、様々な燃焼条件に適用し、より現実性に近い燃焼の予測を行いたいと思います。企業様が行っている実機による燃焼データとの組み合わせで、燃焼のデータベースの構築が可能となり、より精度の高いかつ短時間の燃焼の予測が可能となります。その後、燃焼のデジタルツインに向けて、燃焼中のモニタリングシステムとの組み合わせで実証可能と思いますので、そのデジタルツインに向けた必要な基礎モデル・システムも一緒に考えたいと思います。是非よろしくお願いいたします。