中山超 Nakayama Koyuru

研究者番号	00964280
その他のID	https://orcid.org/0000-0003-0873-9486
所属 (現在)	2026年度: 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 材料・化学領域, 研究員
所属 (過去の研究課題情報に基づく) *注記	2026年度: 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 材料・化学領域, 研究員 2023年度 – 2024年度: 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 材料・化学領域, 研究員
審査区分/研究分野	研究代表者小区分34030:グリーンサステイナブルケミストリーおよび環境化学関連
キーワード	研究代表者耐久性 / 疲労 / データ駆動型アプローチ / 複合材料 / 多変量解析 / 機会学習 / リグノセルロース / セルロース

研究課題
(2件)
研究成果
(7件)

マルチモーダルAIによるリグニンの熱酸化特性評価法と安定化指針の構築研究代表者
- 研究代表者
  
  中山超
- 研究期間 (年度)
  2026 – 2027
- 研究種目
  
  若手研究
- 審査区分
  
  小区分34030:グリーンサステイナブルケミストリーおよび環境化学関連
- 研究機関
  国立研究開発法人産業技術総合研究所
データ駆動型アプローチによるセルロース複合材料の耐久性設計の提案研究代表者
- 研究代表者
  
  中山超
- 研究期間 (年度)
  2023 – 2025
- 研究種目
  
  若手研究
- 審査区分
  
  小区分34030:グリーンサステイナブルケミストリーおよび環境化学関連
- 研究機関
  国立研究開発法人産業技術総合研究所

すべて 2025 2024 2023

すべて雑誌論文学会発表

[雑誌論文] Machine learning-assisted sedimentation analysis of cellulose nanofibers to predict the specific surface area2025
- 著者名/発表者名
  Nakayama Koyuru、Kumagai Akio、Sakakibara Keita
- 雑誌名
  
  Carbohydrate Polymer Technologies and Applications
  
  巻: 9 ページ: 100697-100697
- DOI
  10.1016/j.carpta.2025.100697
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-23K13785
[雑誌論文] Machine learning strategy to improve impact strength for PP/cellulose composites via selection of biomass fillers2024
- 著者名/発表者名
  Nakayama Koyuru、Sakakibara Keita
- 雑誌名
  
  Science and Technology of Advanced Materials
  
  巻: 25 号: 1 ページ: 2351356-2351356
- DOI
  10.1080/14686996.2024.2351356
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-23K13785
[学会発表] Rapid Prediction of Cellulose Nanofiber Specific Surface Area Using Sedimentation Tests and Machine Learning, and Its Application to Composite Material Property Estimation2025
- 著者名/発表者名
  中山超, 榊原圭太
- 学会等名
  ISWST2025
- 国際共著/国際学会である
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-23K13785
[学会発表] 機械学習を用いたセルロースナノファイバーの形態評価と樹脂複合材料の物性予測2025
- 著者名/発表者名
  中山超, 榊原圭太
- 学会等名
  セルロース学会関東支部ミニシンポジウムセルロース素材の新展開 ‐セルロースの未来を拓く若手研究者達 Ⅹ
- 招待講演
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-23K13785
[学会発表] Machine learning Enhancement of Impact Strength in PP/Cellulose Composites through Strategic Biomass Fiber Selection2024
- 著者名/発表者名
  中山超, 榊原圭太
- 学会等名
  ISF2024
- 国際共著/国際学会である
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-23K13785
[学会発表] Machine learning assisted effective production of nanocellulose reinforced PP composites for high impact energy using ATR-IR spectroscopy of wooden materials2023
- 著者名/発表者名
  中山超,遠藤貴士,榊原圭太
- 学会等名
  The 5th International Cellulose Conference
- 国際共著/国際学会である
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-23K13785
[学会発表] ナノセルロース強化PP複合材料の疲労現象: 一軸引張疲労試験の温度依存性2023
- 著者名/発表者名
  中山超,遠藤貴士,榊原圭太
- 学会等名
  マテリアルライフ学会第 34 回研究発表会
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-23K13785

中山 超 Nakayama Koyuru

研究課題

研究成果

マルチモーダルAIによるリグニンの熱酸化特性評価法と安定化指針の構築研究代表者

研究代表者

研究期間 (年度)

研究種目

審査区分

研究機関

データ駆動型アプローチによるセルロース複合材料の耐久性設計の提案研究代表者

研究代表者

研究期間 (年度)

研究種目

審査区分

研究機関

[雑誌論文] Machine learning-assisted sedimentation analysis of cellulose nanofibers to predict the specific surface area2025

著者名/発表者名

雑誌名

DOI

データソース

[雑誌論文] Machine learning strategy to improve impact strength for PP/cellulose composites via selection of biomass fillers2024

著者名/発表者名

雑誌名

DOI

データソース

[学会発表] Rapid Prediction of Cellulose Nanofiber Specific Surface Area Using Sedimentation Tests and Machine Learning, and Its Application to Composite Material Property Estimation2025

著者名/発表者名

学会等名

データソース

[学会発表] 機械学習を用いたセルロースナノファイバーの形態評価と樹脂複合材料の物性予測2025

著者名/発表者名

学会等名

データソース

[学会発表] Machine learning Enhancement of Impact Strength in PP/Cellulose Composites through Strategic Biomass Fiber Selection2024

著者名/発表者名

学会等名

データソース

[学会発表] Machine learning assisted effective production of nanocellulose reinforced PP composites for high impact energy using ATR-IR spectroscopy of wooden materials2023

著者名/発表者名

学会等名

データソース

[学会発表] ナノセルロース強化PP複合材料の疲労現象: 一軸引張疲労試験の温度依存性2023

著者名/発表者名

学会等名

データソース

中山超 Nakayama Koyuru