粉体噴流は,乾燥粉末処理や内燃機関などのさまざまな分野で広く活用されている.本研究は,ニューラルネットワークを用いて,粉体噴流を対象に上流部の乱流速度場と下流部の粒子濃度分布の関係をモデル化することを目的とした.まず,粉体噴流の上流部と下流部の両方に3つのレーザーを用いた粒子画像流速計測法(PIV)を適用して,乱流速度場と粒子濃度分布を同時に測定した.そして,測定データを用いて,上流部の乱流速度場から下流部の粒子濃度分布を予測するニューラルネットワークモデルを構築した.乱流速度データに移動平均法を適用し,ノイズを抑制することで,高精度に予測可能なモデルを構築した.