[P15] Efficient prediction of jet fraction yield and optimal condition using machine learning in catalytic cracking of vegetable oils
Keywords:catalytic cracking, machine learning, triglyceride
植物油の接触分解において、機械学習を用いることで新規触媒を用いた際のジェット留分収率予測及び最適条件探索の効率化を目的とした。モデル構築には大量のデータが必要となることに加えて、触媒を変更するごとにも大量のデータが必要となる。しかし、大量のデータ取得には労力を要する。この課題を、データ量が豊富である旧触媒データを活用することで、新規触媒に対応したモデルを少数データで構築することを目指した。