Kernel ridge regressionと量子化学計算を用いたSF6代替ガスの絶縁破壊電界・沸点予測

カテゴリ: 全国大会

論文No: 1-180

グループ名: 【全国大会】平成29年電気学会全国大会論文集

発行日: 2017/03/05

タイトル(英語): Prediction of electrical breakdown strength and boiling point of SF6 alternative gases using kernel ridge regression and quantum chemical calculations

著者名: 佐藤 正寛(東京大学),熊田 亜紀子(東京大学),日高 邦彦(東京大学)

著者名(英語): Masahiro Sato(The University of Tokyo),Akiko Kumada(The University of Tokyo),Kunihiko Hidaka(The University of Tokyo)

キーワード: SF6|量子化学計算|機械学習|絶縁破壊|CF3I|ガス絶縁

要約(日本語): 近年は環境保全の観点から各国でSF6の代替ガスの研究が行われている。気体材料の絶縁特性にとって絶縁耐力と沸点は最も本質的な物理量である。ただ、SF6のような人工的な気体まで含めると、すべての気体種の特性を実験的に確認することは不可能に近く、気体絶縁材料の探索を高速化するためのスクリーニング法の開発が行われている。本稿では機械学習法のkernel ridge regression法を及び、量子化学計算を用いることでSF6代替ガスの絶縁破壊耐力と沸点を予測し、予測モデルの精度をdouble cross validation法によって評価した。結果、予測された絶縁破壊電界・沸点は実験値と20%程度の誤差の範囲内で一致し、先行研究とくらべて推定値誤差を30 %程度低減できることが確認できた。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 280 Kバイト