脱炭素社会の実現に向け、空調機器の省エネ化と低環境負荷な次世代冷媒への転換が急務である。しかし、新規混合冷媒では、温度グライドと呼ばれる特有の複雑な相変化挙動を示す。従来の経験式による予測はますます困難である。本研究は、高精度な気液二相流実験による現象理解と、機械学習を融合した「サーモインフォマティクス」を導入する。物理的な深掘りとデータ駆動のアプローチで伝熱メカニズムを解明し、次世代熱交換器の確 [...]
RESEARCH MIRAI-SDGs研究一覧
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