サボートべクトルマシンを用いたアルミニウム噴流火炎の燃焼挙動解析

摘要

近年，エネルギー資源の枯渴や環境への影響が問題視され，再生可能エネルギーが注目されている.しかし，水力や風力などの再生可能エネルギーは天候や季節に発電量が左右されやすいため，電力を安定して供給するのは難しいという欠点がある.また，鉛蓄電池やリチウムィオン電池などの蓄電技術は，小規模の電力レベルでは対応可能であっても，電力レベルが上がるにつれてエネルギー貯蔵密度の低さやレアメタノレ使用量が課題となり，その利用が現実的でない.そこで，石油や石炭に匹敵するェネルギー貯藏密度を持つアルミニウム（Al)をエネルギーキャリアとするエネルギーサイクルが提案されている[1].そのサイクルでは，再生可能エネルギー余剰時にはアルミナ（AI2O3)をアルミ二ウムに還元して再生可能エネルギーを貯蔵し，不足時にはアノレミニゥムを燃焼させ，貯蔵したエネルギーを取り出すことが想定されている.現在，松井らによりレーザプラズマ風洞を用いることでCO2を排出せずに，酸化アルミニウムをアルミニウムに還元する技術に関する研究が進められている[2].この技術が実用化されれば，ァノレミニゥムの燃焼·還元においてCO2を排出しないクリーンなエネルギー循環の実現が期待できる.しかしアルミニウム粉体の連続的な燃焼に関する研究例は少なく，その燃焼挙動は明らかになっていない.火炎からエネルギーを取り出す際，火炎の安定性，燃焼の安全性は重要である.これまでの研究により，Fig.1のようにアルミニウム粉体の燃焼挙動は，流量の増カ卩と当量比の減少に伴つて，定常から非定常に遷移することが分かっているが，その燃焼挙動の明確な分類には至っていない.数種類のデータを分類する際，サポートべクトルマシンがしばしば用いられている.例えば，石炭が燃焼する際の燃焼挙動を撮影レ石炭の組成を同定する研究[3]や電場下での火炎伝播と燃焼特性を予測する研究[4]でサポートべクトルマシンが活用されている.また，後藤田らは，遷移ネットワークとサポートベタトルマシンを用いることで，燃焼振動の予兆を検知することに成功している[5].これらの研究例から本研究では，高速度カメラ，赤外線力メラの撮影動画による周波数解析を行うとともに，サポートべクトルマシンを用いて周波数および火炎長さ·放射輝度をパラメータとしたアルミニウム粉体の連続燃焼挙動の分類を行う.