WEKO3
アイテム
機械学習法による放射線グラフト電解質膜に適した高分子基材の特性評価
https://repo.qst.go.jp/records/85198
https://repo.qst.go.jp/records/851987effe421-8a6d-4362-9e3d-a127116d8390
Item type | 会議発表用資料 / Presentation(1) | |||||
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公開日 | 2022-03-11 | |||||
タイトル | ||||||
タイトル | 機械学習法による放射線グラフト電解質膜に適した高分子基材の特性評価 | |||||
言語 | ||||||
言語 | jpn | |||||
資源タイプ | ||||||
資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_c94f | |||||
資源タイプ | conference object | |||||
アクセス権 | ||||||
アクセス権 | metadata only access | |||||
アクセス権URI | http://purl.org/coar/access_right/c_14cb | |||||
著者 |
澤田, 真一
× 澤田, 真一× 前川, 康成× 坂本, 有希子× 船津, 公人× Shinichi, Sawada× Yasunari, Maekawa |
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抄録 | ||||||
内容記述タイプ | Abstract | |||||
内容記述 | 放射線グラフト法で作製した高分子電解質膜の含水特性やプロトン伝導特性に影響を及ぼす因子を特定するため、基材高分子のさまざまな特性を説明変数に用いてランダムフォレスト法で解析した。プロトン伝導率を水和数で除したプロトン伝導効率という性能指標においては、基材高分子の結晶化度が低く、かつ融点が高いほど向上することがわかった。 | |||||
会議概要(会議名, 開催地, 会期, 主催者等) | ||||||
内容記述タイプ | Other | |||||
内容記述 | 第18回放射線プロセスシンポジウム | |||||
発表年月日 | ||||||
日付 | 2021-11-16 | |||||
日付タイプ | Issued |