Niccolò Giannetti 研究室
主宰者：Niccolò Giannetti
早稲田大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
Giannetti研究室は、空調・冷凍システムの性能向上と最適化を中心に研究を展開しています。熱交換器の設計最適化、冷媒流体の流動特性、新規冷媒・吸収液の評価など、エネルギー効率向上に関わる多角的な課題に取り組んでいます。特に、進化的アルゴリズムを用いた回路構造の最適設計や、二相流分布の理論的・実験的解析を通じて、複雑な熱流体システムの動作メカニズムを解明しています。
実験検証と数値シミュレーション、さらに機械学習の手法を組み合わせたアプローチが特徴です。フィールド測定に基づく低侵襲な性能監視技術の開発、可視化されたシミュレータを用いた建築物の空調制御最適化コンテストの企画・運営、限定的な実験データから汎用的な性能予測モデルを構築する工夫など、実応用を視野に入れた研究が多くみられます。
また近年は、従来の冷媒・吸収液に代わる新素材（低GWP冷媒やイオン液体）の特性評価や、建築内の室温分布と居住者の快適性を考慮した統合的な最適化へと研究の幅を広げています。これらを通じて、環境負荷を低減しながら性能と快適性のバランスを取るシステム設計の実現を目指しています。
※ 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（35 件）
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.applthermaleng.2026.132150
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.applthermaleng.2025.129517
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijrefrig.2025.10.003
- DOI: https://doi.org/10.1080/19401493.2025.2539356
- DOI: https://doi.org/10.63044/w25kim42
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.icheatmasstransfer.2024.108563
- DOI: https://doi.org/10.3390/app14156777
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijrefrig.2024.07.023
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.applthermaleng.2024.123623
- DOI: https://doi.org/10.1080/19401493.2024.2346528
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.applthermaleng.2024.122820
- DOI: https://doi.org/10.1063/5.0207267
- DOI: https://doi.org/10.1615/jenhheattransf.2024051524
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijrefrig.2023.12.032
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jobe.2023.107427
- [2023] Circuitry optimization using genetic programming for the advancement of next generation refrigerantsDOI: https://doi.org/10.1016/j.ijheatmasstransfer.2023.124648
- DOI: https://doi.org/10.63044/w23mor64
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.applthermaleng.2022.119424
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2022.112411
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijmultiphaseflow.2022.104190
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.applthermaleng.2022.118343
- DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.4180071
- DOI: https://doi.org/10.18462/iir.icr.2019.1059
- DOI: https://doi.org/10.18462/iir.icr.2019.1033
- DOI: https://doi.org/10.18462/iir.icr.2019.1433
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.est.2021.103750
- [2021] Intelligent performance prediction of air conditioning systems based on refrigerant temperaturesDOI: https://doi.org/10.1016/j.tsep.2021.101150
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.applthermaleng.2021.117821
- DOI: https://doi.org/10.1080/01457632.2021.2001741
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.seta.2021.101679
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijheatmasstransfer.2021.122119
- [2021] Scalability and generalization in HVAC performance prediction using Artificial Neural NetworkDOI: https://doi.org/10.1299/jsmeenv.2021.31.413
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.csite.2021.101082
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.rser.2021.110757
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