Systematization of characterization technologies for high-temperature superconducting wires, conductors and coil windings, and their development to highly reliable magnets

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長尺の高温超伝導線材の空間均一性の評価に関して、研究代表者等の開発したリール式高速磁気顕微鏡観察に深層学習による画像診断を新たに導入し、従来法で用いられている臨界電流（Ic）による評価基準では検知できない欠陥の自動検出に成功した。教師データを用いて欠陥サイズの異なる3つのクラスと欠陥を含まない健全部位のあわせて4つのクラスを定義し、入力画像を自動的に分類する解析モデルを開発した。判定基準がブラックボックスとなる事を防ぐため、判定の根拠となる着目部位をヒートマップとして表示すると共に、判定の確度を定量的に出力する。その結果、超伝導層自体のIcのバラツキに埋もれてこれまで検知できていなかった、長尺線材内の局所的な不均一性の存在を明らかとした。本手法は、これまで検出不能であった、素線の局所不安定性の芽を初めて実用的なレベルで検知可能とした点で大きな価値を有している。また、パンケーキコイル作製時の劣化機構検討のため、コイル面の磁気顕微鏡観察によって、従来の通電試験法では困難であった欠陥部位の特定に成功すると共に、欠陥部位における局所構造解析によって、欠陥発生の機構について詳細な知見を得た。さらに、素線の局所Ic分布を許容できる導体構造を提案し、コイルに適用可能な長尺の導体製造技術ついて検討を行い、作製条件を最適化することで、長尺導体を実現した。また、試作導体の特性試験によって、高安定化導体としての性能を実証した。