【ポスター発表】地球・資源分野　［9/3(水) 　PM ポスター発表会場］

[P018A] ブルー水素製造のための石炭地下ガス化燃焼制御を目的としたANNモデルによる温度推定と放射基底関数を用いた３次元可視化手法

○竹内 優太^{1[学士課程]}、板倉 賢一²、出口 剛太³、濱中 晃弘⁴、岡田 夏男¹、大友 陽子¹、川村 洋平¹ (1. 北海道大学、2. 室蘭工業大学、3. 地下資源イノベーションネットワーク、4. 九州大学)

キーワード：石炭地下ガス化、ブルー水素、機械学習、放射基底関数、CCS

地下の石炭層を燃焼させ水素を取り出すハイブリッド石炭地下ガス化事業では，発生する二酸化炭素を再び地下の採炭跡地に貯留・固定する事で，ブルー水素が製造される。その際，地下数百メートルの石炭層から常に安定した量の水素を含むガスを得るため燃焼制御が重要となる。この制御を円滑化するため，燃焼状況の可視化システムを構築した。筆者らの先行研究では，実際の石炭層を模した人工石炭層における燃焼時の高温域を少ない温度データ数で把握するため，石炭層内部に４箇所の実測温度計と24箇所の仮想温度計を分散させて設置した。実測温度データと得られたガス量データをもとに，仮想温度データをANNモデルで学習・予測した。本予測は，決定係数R²=0.951の精度を得た。本研究では，実測した温度データが存在する4地点とAI予測した温度データが存在する24地点からの距離に応じて，人工石炭層の全ての領域の温度を放射基底関数によって推測する。また，推測温度を３次元プロットすることで可視化した。今後，人工石炭層条件で訓練したAIを実際の石炭層に適用することで，地下ガス化燃焼制御作業の効率化が期待される。