Yoshiya Matsukawa 研究室
主宰者:Yoshiya Matsukawa
東北大学
AI 要約(直近 5 年の研究成果)
本研究室では、液滴の衝突現象と固体材料の高温処理プロセスを主な対象として、現象の解明と数値予測手法の開発に取り組んでいます。液滴衝突に関しては、塗装やインクジェット技術などの産業応用を想定し、液滴が固い表面に衝突したときの流動、界面の動き、粒子の移動といった複雑な挙動を実験と計算解析の両面から調査しています。特に、粘性や非ニュートン流体特性が界面変形に及ぼす影響、電荷を帯びた液滴の挙動、および液滴内での微細粒子の三次元的な位置と向きの追跡など、工業上重要な問題を扱っています。
一方、熱化学プロセスの領域では、石炭やバイオマスの高温処理時の物質移動と化学反応を対象としています。コークス製造や気化反応などの過程で、材料内部の細孔構造や成分分布がどう変化するかをX線CT画像解析と数値シミュレーションにより詳細に調べています。また、炭化水素の熱分解におけるススやポリ環芳香族炭化水素の生成メカニズム、および詳細な化学反応機構の改善にも取り組んでいます。これらの研究を通じて、スプレー塗装やエネルギー変換プロセスなど、実務的な応用に必要な予測精度の向上を目指しています。
※ 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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研究成果(28 件)
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- DOI: https://doi.org/10.1002/ceat.70043
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ces.2025.121299
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ces.2025.122503
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.clce.2024.100121
- DOI: https://doi.org/10.2355/isijinternational.isijint-2024-027
- [2024] Modeling of water gas shift reaction using neural network trained on detailed kinetic mechanismsDOI: https://doi.org/10.1016/j.cej.2024.151659
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijhydene.2024.01.265
- DOI: https://doi.org/10.2355/isijinternational.isijint-2024-100
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.rineng.2023.101212
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.cej.2023.148114
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ces.2023.119597
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.fuel.2023.127836
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.rineng.2023.101697
- DOI: https://doi.org/10.1080/00219592.2023.2284176
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.cherd.2023.11.035
- DOI: https://doi.org/10.2355/isijinternational.isijint-2022-532
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.cherd.2023.09.004
- DOI: https://doi.org/10.1080/00219592.2023.2247031
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ceja.2023.100546
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ceja.2023.100526
- DOI: https://doi.org/10.3811/jjmf.2023.017
- DOI: https://doi.org/10.3811/jjmf.2022.023
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.fuel.2021.122061
- DOI: https://doi.org/10.1021/acsomega.1c00443
- DOI: https://doi.org/10.1252/jcej.21we071
- DOI: https://doi.org/10.3775/jie.100.83
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