日本金属学会2022年秋期(第171回)講演大会

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公募シンポジウム講演

[S2] S2.Analysis, Visualization and Prediction of Corrosion Phenomena via Computational Science, Machine Learning and Novel Characterization Techniques

Thu. Sep 22, 2022 1:30 PM - 4:20 PM Rm. D (D23,2Flr. Build.D)

Chair:Shinji Ootsuka

1:30 PM - 2:10 PM

[S2.4] Corrosion risk prediction from environmental data using machine learning

*Hideki KATAYAMA1, Shinjiro YAGYU1, Shigeyuki MATSUNAMI1 (1. NIMS)

Keywords: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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