Wen Zhou 研究室

主宰者：Wen Zhou
東京大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室では、熱流体工学における複雑な現象の解析と最適化を、機械学習や深層学習を活用して進めています。具体的には、沸騰流や二相流といった液体と気体が混在する流れの振る舞い、パイプラインでの流れの状態判定、および核反応炉や冷却システムといった産業機器における熱水力現象を対象としています。これらは原子力発電や空調システムなど、安全性と効率性が重要な実応用分野における基礎となる物理現象です。 研究手法の特徴は、従来の理論計算やシミュレーションだけでなく、物理方程式をニューラルネットワークに組み込む物理情報機械学習（PINN）や、画像認識技術を用いた現象の自動検出と追跡にあります。特に、大量の実験データから機械学習モデルを訓練し、パラメータ選定を工学的な機序に基づいて行うことで、予測精度の向上を実現しています。また、複数目的の最適化アルゴリズムを用いて、エネルギー効率や安全性など相反する要求を同時に満たす機器設計を支援する研究も行われています。 これらの研究を通じて、複雑な流動現象の定量的な理解と産業システムの性能向上の両立を目指しており、原子力、建設、空調などの多様な産業分野での応用を視野に入れています。

※ 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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