Koji Okamoto 研究室

主宰者：Koji Okamoto
東京大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室では、沸騰・流動・混相流などの複雑な流体現象の解析と可視化を中心に研究を展開しています。特に、原子力施設の安全性評価に関わる熱流動解析が重要なテーマとなっており、限界熱流束（沸騰が急激に悪化する現象）の予測、原子炉冷却材喪失時の燃料破損挙動の模擬、気泡の凝縮過程の追跡などに取り組んでいます。これらの現象は非常に高速で複雑なため、高速度カメラを用いた実験的な可視化と、計算流体力学（CFD）に基づく数値シミュレーションを組み合わせることで理解を進めています。 近年は、深層学習などの人工知能（AI）手法を積極的に活用し、大量の実験・計算データから現象のパターンを自動抽出する研究も展開しています。例えば、Transformerモデルを用いた限界熱流束の予測精度向上や、物体検出アルゴリズム（YOLOv8など）による気泡や気液界面の自動検出などが該当します。一方、移動粒子法（MPH）や個別要素法（DEM）といった粒子ベースの数値計算手法も開発・改良しており、粒子を含む流体現象や粉体流動、地盤材料の変形などへの適用も進めています。 これらの理論・実験・計算・AIの統合的なアプローチにより、原子力および熱流動分野の実務的な課題解決と、基礎的な流体現象の物理的理解の深化を目指しています。

※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。

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