固体酸化物燃料電池の損傷評価支援のための視覚的データマイニング  [in Japanese] Visual Data Mining for Damage Evaluation Support of SOFC  [in Japanese]

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固体酸化物燃料電池(SOFC)は高効率・低公害なエネルギー変換デバイスとして注目されている.しかし,長期安定運用には化学的劣化に加えて,物理的劣化が懸念されている.本稿では,SOFCの損傷計測信号であるAcoustic Emission (AE)データに対して,自己組織化マップ(SOM)と類似近傍からなる近傍ネットワークによる損傷評価について両者の特徴を比較した.SOMは頻出する類似AE波の傾向から大局的に損傷過程を把握することに向いている.本研究により,大まかに損傷フェーズが確認でき,従来特定できなかったガラスシール損傷の特定にも成功している.一方,ネットワーク分析は近傍の繋がり方に着目しているため,密結合のクラスタ以外の境界領域に位置するAEについて,全体との関係を見ることができる.ネットワーク構造の変化はSOMでは発見できなかった遷移点も見られた.このような視覚的データマイニング手法は,破壊メカニズムを解明する手がかりになると共に,今後,様々な条件下における損傷データが蓄積されたとき,蓄積データベースと比較することで寿命の予測や,効率的な運転制御,監視のための基盤技術として期待される.

SOFC (Solid Oxide Fuel Cell) attracts attention as it is a highly effient power generation sysytem as well as low-pollution. However, phyicial deterioration is concerned in addition to chemical deterioration. This paper compares the characteristics of SOM (Self-Organizing Map) and a neighbor network analysis for damage evaluation of SOFC observed by Acoustic Emission (AE) method. The SOM is suited to capture a macro damage process from transition of frequent similar AE waves. We succeeded to specify the damage of glass seal and confirmed the brief damage process. Meanwhile, since the network analysis focuses on connection among neighbors, a relation between the whole data and AE waves which are located on boundary but cluster of tight coupling can be seen. The network analysis showed a transition point which could not be found by SOM. Such visual data mining helps to clarify fracture mechanism, and expected as a foundation for monitoring, for an efficient operation control, and for lifetime prediction by comparing accumulated databases.

Journal

  • IEICE technical report

    IEICE technical report 109(386), 37-42, 2010-01-15

    The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

References:  22

Codes

  • NII Article ID (NAID)
    110008000231
  • NII NACSIS-CAT ID (NCID)
    AN10013061
  • Text Lang
    JPN
  • Article Type
    ART
  • ISSN
    09135685
  • NDL Article ID
    10555141
  • NDL Source Classification
    ZN33(科学技術--電気工学・電気機械工業--電子工学・電気通信)
  • NDL Call No.
    Z16-940
  • Data Source
    CJP  NDL  NII-ELS 
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