Clarification of Cool Flame Dynamics by Deep Learning as Dimensionality Reduction Technique

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炭化水素系燃料の自発点火過程で生じる冷炎を対象として，数値シミュレーション，観測ロケット・落下塔実験および深層学習による低次元化解析により，冷炎ダイナミクスの解明を目指している．2022年度は，数値シミュレーションで得られた９液滴燃料の自発点火データを用いて，変分自己符号化器による分析を実施した．数値シミュレーションにより得られた温度や冷炎発生に寄与する化学種の数値データを使用し，2次元位相平面上へ低次元化した結果，2次元の潜在変数で状態を一意に推定可能な時間発展軌跡を位相平面上に表現することが出来た．本成果は国際燃焼シンポジウムで成果発表を行い，論文化を実施した．また，複数燃料の存在による干渉の影響を調査するため，干渉の影響を評価できる最小液滴数である二液滴燃料と，基準となる単一液滴での数値シミュレーションの結果を用いて分析を実施した．変分自己符号化器を用いて3次元の位相空間に写像を行い，二液滴の内側と外側で3次元空間内での軌跡に違いが生じることが分かった．二液滴の外側と単一液滴では軌跡の軌道面の相対位置が近く，二液滴内側では他の二条件と比較して軌道面が離れていることが分かり，干渉の影響の差異を軌道面直交方向に座標軸を選ぶことで表現できる可能性が示唆された．自発点火に加えて，強制点火による冷炎伝播の数値シミュレーションも進めている．自発点火が生じない雰囲気温度である500 Kと自発点火が生じる600 Kの二条件で計算を実施し，伝播モードが異なることが明らかとなった．この成果は，国際学会で成果発表を実施した．ロケット実験は，装置開発の遅れが生じているが，フライトモデルの開発が終了した．学内の落下塔を用いた微小重力実験用装置の開発も遅れを生じているが，2022年度中にバックリット法による液滴径の計測と中赤外ふく射強度による冷炎の同時観測を達成した．