准确预测风力发电机尾流对发电量和风力发电机寿命的影响是评估风电场商业可行性的一个非常重要的因素。我公司与九州大学应用力学研究所的Takanori Uchida副教授和东芝能源系统公司进行联合研究，开发多功能风力涡轮机尾流模型。
在大物川风力发电厂进行的实际风力涡轮机尾流观测中，我们通过使用多普勒激光雷达进行观测，阐明了风速赤字对风速的依赖性，以及商业广泛使用的尾流模型帕克模型的预测值与实际值之间的关系。对风力发电机运行数据的分析证实了与观测结果相同的趋势，以及湍流强度、风向波动和风速赤字之间的关系。利用共同研究开发的CFD多孔盘尾流模型，对大物川风力发电厂进行了模拟再现，并实现了风力机轮毂高度处的风速预测误差在±5%以内。

我们正在与新能源和产业技术综合开发机构 (NEDO) 合作，降低安装在 50 至 100 米深度的浮动式海上风力发电设施的成本。作为该公司承包的“下一代浮式海上风力发电系统示范研究（驳船式）”的一部分，在北九州安装了3MW驳船式海上风力发电设施，并于2019年开始示范测试。
本文通过比较 2019 年 9 月 23 日 17 号台风到来时的示范试验测量数据确定的暴风雨天气下的浮体摇摆特性以及示范试验测量数据和耦合分析结果，报告了耦合分析的有效性。验证结果发现，在高波高环境下，验证测试测量数据与耦合分析结果吻合良好。然而，对于短波周期周期带内的浮体运动，验证试验测量数据与耦合分析结果存在差异。我们也考虑了造成这种差异的原因。

设计海上结构时，结构强度需要能够承受台风等暴风雨天气。暴风雨天气期间海况汹涌，会出现破浪。垂直壁受到破碎波的冲击力（以下简称冲击波破断力）采用理论公式进行计算，但不适用于形状复杂的海上结构物。为此，我们进行了模型实验，明确波浪对海上结构物产生的冲击压力（以下简称冲击破浪压力）的位置。
初步的造波试验对于确保卷边波的破波与结构准确碰撞至关重要，但随着通过数值分析确认了卷边波的破波的碰撞位置，不再需要造波试验。此外，由于无需在水箱中放置斜板就能够产生滚动波破碎，因此我们能够在短时间内以低成本成功测量冲击波破碎压力。根据实验结果，我们推导出了一个实验公式，可以估计滚动波的最大冲击波破断压力的位置。通过将水深和破浪的最大高度代入该实验公式，可以将压力传感器适当放置在模型实验中产生所需冲击力的位置。

作为控制环境污染物排放的一部分，船舶氮氧化物(NOx)法规已开始实施，部分海域已开始实施要求去除率约为80%的Tier III法规。 2010年，我们基于陆基脱硝设备培养催化剂的SCR技术，开发了满足Tier III法规的船用SCR系统，经过在示范船的验证测试，我们于2017年收到了首套系统的订单。
此后，我们收到客户要求将更紧凑的系统投入实际使用，因此我们开发了第二代高压SCR系统（以下简称HP-SCR Mk-II），它是传统高压型SCR系统（以下简称HP-SCR Mk-I）的较小版本，并于2020年开始交付该系统。HP-SCR Mk-II通过省略了HP-SCR Mk-I 必不可少的蒸发器，得到了客户的高度评价。
本文报告了HP-SCR Mk-II系统投入实际使用时出现的问题和研究结果，以及正在研究的支撑结构方案的报告，以进一步节省空间并简化使用HP-SCR Mk-II系统的舾装。

在国际航运领域，2018年4月，国际海事组织（IMO）通过了《初始温室气体减排战略》，目标是到2030年实现（1）单位运输二氧化碳排放量，以2008年为基准年₂已经制定了减少排放量 40% 或更多的愿景，2) 到 2050 年将温室气体排放总量减少 50% 或更多，3) 在本世纪尽早实现温室气体零排放。
要实现这一目标，需要将船用燃料从重油转换为低碳燃料，候选燃料包括液化天然气（甲烷）、甲醇、氨和氢气。
我们公司的目标是开发甲烷化技术并将其商业化，该技术利用可再生能源产生的氢气和工业排放的二氧化碳合成甲烷。我公司研发的碳回收甲烷生产技术可实现99%以上的转化效率，接近理论值。此外，通过计算供应链各流程的能量平衡，我们发现碳回收甲烷可以被认为是零排放燃料，未来的努力将进一步减少CO₂我们发现减少排放是可能的。
我们相信，未来，通过使用这种甲烷化技术生产的碳回收甲烷作为船用发动机燃料，我们可以为碳中和做出巨大贡献。

我们利用AI技术推进全自动垃圾起重机的开发，保证运行稳定，提高垃圾起重机的自动化率（自动作业时间/作业时间）。我们基于自主开发的“垃圾坑和垃圾起重机3D系统”实施了人工智能算法，并利用该系统在松山市西部清洁中心进行了演示测试，自动化率接近100%。此外，为了应对因输入垃圾的特性急剧变化而需要人工干预的设施，或者因流行病或灾害而无法维持正常操作系统的设施，我们开发了远程操作技术，可以在远程位置进行垃圾坑管理和垃圾起重机操作。我们在秦野清洁中心（秦野市）建立了这一系统，并演示了垃圾坑和垃圾起重机的远程操作，从而实现了我们的 AI/TEC（大阪市）一个工作日（24 小时）的完全连续运行。

为了管理焚烧厂工sunCity818集团安全并提高工作效率，我们研究了室内定位方法来获取工sunCity818集团位置信息。室内定位方法采用磁FP（指纹），可以降低基础设施安装成本，但在焚烧厂环境下，随着定位目标区域变大，精度下降，无法获得实用精度。因此，我们着眼于焚烧厂的结构特点所形成的独特磁场，并根据磁趋势定位所获得的知识，设计了一种差分匹配方法。我们确认该方法可以以大约 93% 的准确度定位目标路线。此外，对于楼层估计，我们使用气压差的线性回归方程来区分楼层，并使用LPWA（低功率广域）RSSI（接收信号强度指示器）作为特征量的机器学习方法验证了楼层估计的有效性。通过这些验证，我们建立了在焚烧厂通道中采用磁差分匹配以及在工作空间中采用互补的Wi-Fi和地磁指纹混合配置的低成本、高精度室内定位系统的实际应用前景。