| 講演抄録/キーワード |
| 講演名 |
2022-06-28 11:35
ディープラーニングによる空調機器の冷媒漏えい検知技術 ○小牟禮信哉(東芝キヤリア)・磯部康之(東芝デジタルソリューションズ)・平原茂利夫・木口行雄(東芝キヤリア) NC2022-15 IBISML2022-15 |
| 抄録 |
(和) |
空調機器には,空気や水を冷却加熱するための熱輸送媒体である冷媒が封入されている.この冷媒の多くは温室効果ガスの一種であるフロンガスが使用されているため,部材の腐食などによって冷媒が大気に漏えいすることが問題となっている.空調業界としても,地球温暖化の抑制およびカーボンニュートラル達成のために,2021年5月に日本冷凍空調工業会が冷媒漏えい検知システムに関するガイドラインを制定した.当社ではディープラーニングを活用してガイドラインに準拠した冷媒漏えい検知システムを構築し,2022年に初めて運用を開始する.本稿では,製品の市場運転データを学習して構築したディープラーニングモデルの紹介と,大量生産品特有の課題である製品の個体差の影響を抑制するための手法について報告する. |
| (英) |
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| キーワード |
(和) |
ディープラーニング / 空調機器 / 冷媒漏えい検知 / / / / / |
| (英) |
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| 文献情報 |
信学技報, vol. 122, no. 90, IBISML2022-15, pp. 109-114, 2022年6月. |
| 資料番号 |
IBISML2022-15 |
| 発行日 |
2022-06-20 (NC, IBISML) |
| 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 |
NC2022-15 IBISML2022-15 |
| 研究会情報 |
| 研究会 |
NC IBISML IPSJ-BIO IPSJ-MPS |
| 開催期間 |
2022-06-27 - 2022-06-29 |
| 開催地(和) |
琉球大学50周年記念館 |
| 開催地(英) |
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| テーマ(和) |
機械学習によるバイオデータマイニング、一般 |
| テーマ(英) |
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| 講演論文情報の詳細 |
| 申込み研究会 |
IBISML |
| 会議コード |
2022-06-NC-IBISML-BIO-MPS |
| 本文の言語 |
日本語 |
| タイトル(和) |
ディープラーニングによる空調機器の冷媒漏えい検知技術 |
| サブタイトル(和) |
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| タイトル(英) |
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| サブタイトル(英) |
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| キーワード(1)(和/英) |
ディープラーニング / |
| キーワード(2)(和/英) |
空調機器 / |
| キーワード(3)(和/英) |
冷媒漏えい検知 / |
| キーワード(4)(和/英) |
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| 第1著者 氏名(和/英/ヨミ) |
小牟禮 信哉 / / コムレ シンヤ |
| 第1著者 所属(和/英) |
東芝キヤリア株式会社 (略称: 東芝キヤリア)
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| 第2著者 氏名(和/英/ヨミ) |
磯部 康之 / / イソベ ヤスユキ |
| 第2著者 所属(和/英) |
東芝デジタルソリューションズ株式会社 (略称: 東芝デジタルソリューションズ)
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| 第3著者 氏名(和/英/ヨミ) |
平原 茂利夫 / / ヒラハラ モリオ |
| 第3著者 所属(和/英) |
東芝キヤリア株式会社 (略称: 東芝キヤリア)
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| 第4著者 氏名(和/英/ヨミ) |
木口 行雄 / / キグチ ユキオ |
| 第4著者 所属(和/英) |
東芝キヤリア株式会社 (略称: 東芝キヤリア)
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| 第5著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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| 講演者 |
第1著者 |
| 発表日時 |
2022-06-28 11:35:00 |
| 発表時間 |
25分 |
| 申込先研究会 |
IBISML |
| 資料番号 |
NC2022-15, IBISML2022-15 |
| 巻番号(vol) |
vol.122 |
| 号番号(no) |
no.89(NC), no.90(IBISML) |
| ページ範囲 |
pp.109-114 |
| ページ数 |
6 |
| 発行日 |
2022-06-20 (NC, IBISML) |
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