[2A09-10] インターナショナルsess. (3)

13:30 〜 13:45日本語

[2A10] AIを活用した石油系残油留分の高沸点成分外挿予測手法の開発

○村上 裕哉¹、松本 幸太郎²、新井 宏昌² (1. 静岡大学、2. 一般財団法人 カーボンニュートラル燃料技術センター)

キーワード：

FT-ICR MS、machine learning、Petroleomics

原油中には数十万種類以上の化合物が含まれており、この中には沸点が1000℃近い超高沸点成分も存在する。これらの高沸点成分には一般的な測定手法が適用困難であり、その構造情報について未知の部分多い。本研究では、超高沸点領域に存在する化学物質を特定すべく、成分候補の自動生成アルゴリズムと機械学習による含有化合物種の特定を行った。結果、従来法では特定困難であった多環化合物（炭素数70以上）の存在が示唆された。