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講演抄録/キーワード
講演名 2022-01-28 14:50
Seq2Seqを用いた木材に含まれる無機化合物の溶融過程の予測
朝日一憲宇佐美裕康岡崎明彦二宮善彦中部大EST2021-91 エレソ技報アーカイブへのリンク:EST2021-91
抄録 (和) 昨今,カーボンニュートラルの重要性が高まっており,天候に左右されない地域分散型スマートコミュニ ティを形成する分散型電源の一つである地産地消型の熱電併給バイオマスガス化発電設備が注目されている.しかし, 主要間伐材であるスギ材は,ヒノキ,マツなどの他の間伐材に比べてカリウム含有率が異なるなど,その組成は異なる. そのため,1~2 週間の短期間運転で炉内に大量のクリンカが発生し,扱う木材によりガス火炉の稼働時間は異なる. 本研究では,多様な木材の燃焼動画データに対して時系列情報を扱うモデルである PhyDNet [1] を用いることで,扱う 木材ごとにガス火炉の最適な稼働条件を明らかにするために木材の燃焼過程の予測を行った.本稿では 2 パターンの データセットを作成し SSIM を精度評価とし,精度比較を行った.結果として約 86%,91% という結果を得ることが できたので報告する. 
(英) In recent years, the importance of carbon neutrality has been increasing, and biomass gasification power generation facilities with combined heat and power for local production and local consumption, which are one of the distributed power sources to form a regionally distributed smart community that is not affected by weather, have been attracting attention. However, the composition of cedar wood, which is the main thinned wood, differs from other thinned woods such as cypress and pine in terms of potassium content. Therefore, a large amount of clinker is generated in the furnace in a short period of time (1~2 weeks), and the operating time of the gas-fired furnace varies depending on the lumber handled. In this study, we used PhyDNet [1], which is a model that handles time-series information for combustion video data of various types of wood, to predict the combustion process of wood in order to clarify the optimal operating conditions of the gas-fired furnace for each type of wood handled. In this paper, two patterns of data sets were created and compared using SSIM as the accuracy evaluation. As a result, the accuracy of SSIM was about 86% and 91%.
キーワード (和) 画像処理 / 機械学習 / LSTM / seq2seq / スギペレット / / /  
(英) Image processing / Machine learning / LSTM / seq2seq / ceder palette / / /  
文献情報 信学技報, vol. 121, no. 358, EST2021-91, pp. 169-172, 2022年1月.
資料番号 EST2021-91 
発行日 2022-01-20 (EST) 
ISSN Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード EST2021-91 エレソ技報アーカイブへのリンク:EST2021-91

研究会情報
研究会 EST  
開催期間 2022-01-27 - 2022-01-28 
開催地(和) オンライン開催 
開催地(英) Online 
テーマ(和) シミュレーション技術、一般 
テーマ(英) Simulation techniques, etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 EST 
会議コード 2022-01-EST 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) Seq2Seqを用いた木材に含まれる無機化合物の溶融過程の予測 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Prediction of melting process of inorganic compounds in wood using Seq2Seq 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 画像処理 / Image processing  
キーワード(2)(和/英) 機械学習 / Machine learning  
キーワード(3)(和/英) LSTM / LSTM  
キーワード(4)(和/英) seq2seq / seq2seq  
キーワード(5)(和/英) スギペレット / ceder palette  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 朝日 一憲 / Kazunori Asahi / アサヒ カズノリ
第1著者 所属(和/英) 中部大学 (略称: 中部大)
Chubu University (略称: chubu Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 宇佐美 裕康 / Hiroyasu Usami / ウサミ ヒロヤス
第2著者 所属(和/英) 中部大学 (略称: 中部大)
Chubu University (略称: chubu Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 岡崎 明彦 / Akihiko Okazaki / オカザキ アキヒコ
第3著者 所属(和/英) 中部大学 (略称: 中部大)
Chubu University (略称: chubu Univ.)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 二宮 善彦 / Yoshihiko Ninomiya / ニノミヤ ヨシヒコ
第4著者 所属(和/英) 中部大学 (略称: 中部大)
Chubu University (略称: chubu Univ.)
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講演者 第1著者 
発表日時 2022-01-28 14:50:00 
発表時間 20分 
申込先研究会 EST 
資料番号 EST2021-91 
巻番号(vol) vol.121 
号番号(no) no.358 
ページ範囲 pp.169-172 
ページ数
発行日 2022-01-20 (EST) 


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