{"product_id":"ieej-20240728x11801-002","title":"畳み込みニューラルネットワークによるREBCOコイルのクエンチ予測","description":"\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eカテゴリ: \u003c\/strong\u003e研究会(論文単位)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e論文No: \u003c\/strong\u003eMC24017,ASC24017\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eグループ名: \u003c\/strong\u003e【A】基礎・材料・共通部門 金属・セラミックス\/【B】電力・エネルギー部門 超電導機器合同研究会\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e発行日: \u003c\/strong\u003e2024\/07\/28\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eタイトル(英語): \u003c\/strong\u003eQuench Prediction of REBCO Coils Using Convolutional Neural Network\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名: \u003c\/strong\u003e間藤 昂允(北海道大学),石山 敦士(早稲田大学),野口 聡(北海道大学)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名(英語): \u003c\/strong\u003eTakanobu Mato(Hokkaido University),Atsushi Ishiyama(Waseda University),So Noguchi(Hokkaido University)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eキーワード: \u003c\/strong\u003eＲＥＢＣＯコイル|機械学習|ＣＮＮ|クエンチ予測|REBCO coil|Machine learning|CNN|Quench prediction\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(日本語): \u003c\/strong\u003e国内外の研究機関で30 Tや40 Tを目標としたREBCO (rare-earth barium copper oxide)マグネットの開発が盛んに行われている．一方，高磁場化を背景としてさらなるコイル保護能力，すなわち信頼性の担保が要求されている．本研究では，畳み込みニューラルネットワーク(CNN: convolutional neural network)を利用して， REBCOパンケーキコイルを対象としたコイル電圧波形によるクエンチ予測器を構築する．学習データは数値計算により収集するが，電圧波形に含まれるノイズも考慮し，実環境へ適用可能性も調査する．\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(英語): \u003c\/strong\u003eThe research and development of REBCO (rare-earth barium copper oxide) coils are one of the most active areas in the applied superconductivity field. The current density of REBCO coils has been increasing. This leads to the higher importance of coil protection. In the contribution of our research, we propose a CNN-based quench predictor of REBCO pancake coils from the voltage profiles, together with the discussion of robustness for signal noises in this paper.\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e本誌: \u003c\/strong\u003e\u003ca href=\"\/products\/ieej-20240728x11801\"\u003e2024 年7月31日-2024 年8月1日金属・セラミックス\/超電導機器合同研究会\u003c\/a\u003e\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e本誌掲載ページ: \u003c\/strong\u003e7-8 p\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e原稿種別: \u003c\/strong\u003e日本語\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003ePDFファイルサイズ: \u003c\/strong\u003e1,021 Kバイト\u003c\/p\u003e","brand":"IEEJ-P09","offers":[{"title":"冊子印刷（一般価格660円\/会員価格440円） \/ A4 \/ 2","offer_id":46352588996847,"sku":"IEEJ-20240728X11801-002-PRT","price":660.0,"currency_code":"JPY","in_stock":true},{"title":"PDFダウンロード（一般価格330円\/会員価格220円） \/ A4 \/ 2","offer_id":46355755860207,"sku":"IEEJ-20240728X11801-002-PDF","price":330.0,"currency_code":"JPY","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0718\/9512\/2159\/files\/IEEJ-KENKYUKAI_3074b865-1275-4e50-9e21-bf7d64472df7.png?v=1743253203","url":"https:\/\/ieej.bookpark.ne.jp\/products\/ieej-20240728x11801-002","provider":"電気学会 電子図書館","version":"1.0","type":"link"}