日本金属学会2022年秋期(第171回)講演大会

講演情報

公募シンポジウム講演

[S2] S2.計算科学および新規腐食解析に基づく腐食現象の解析・可視化と機械学習による腐食予測

2022年9月22日(木) 13:30 〜 16:20 D会場 (D棟2階D23)

座長:土谷 博昭(大阪大学)、大塚 真司(JFEスチール株式会社)

13:30 〜 14:10

[S2.4] [基調講演]機械学習を活用した環境データからの腐食リスク予測

*片山 英樹1、柳生 進二郎1、松波 成行1 (1. 物材機構)

キーワード:社会インフラ、鉄鋼材料、腐食、機械学習、維持管理

インフラ構造物における予防保全型のメンテナンスへの転換を目的として、大気腐食に影響を及ぼす環境データから機械学習を活用して腐食リスク予測モデルを構築し、暴露試験データからその検証を行った。

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