講演情報
[2A15]外挿成分予測AIを活用した石油系残油留分の構造同定予測手法の開発
○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：
machine learning、property calculation、FT-ICR MS
原油には数十万種を超える多様な化合物が含まれており、その中には沸点が1000℃を超える超高沸点成分も存在する。こうした高沸点成分に対しては、一般的な分析手法の適用が難しく、分子構造に関する情報には依然として未解明な点が多い。本研究では、超高沸点領域に含まれる化学物質の同定を目的として、成分候補を自動生成するアルゴリズムと、原油中での存在確率を出力するモデルを構築した。その結果、従来手法では同定が困難な多環化合物の存在が示唆される結果が得られた。