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ST) 部会横断型シンポジウム (ST)

ST-24. デジタル流体プロセスシンポジウム―データの迅速計測・情報技術による流体物性モデルからプロセス設計まで-

オーガナイザー: 下山 裕介(東京科学大学)・鈴木 章悟((株)アルビオン)・長田 光正(信州大学)・小野 巧(産業技術総合研究所)・黒木 菜保子(お茶の水女子大学)・村上 裕哉(静岡大学)

流体物性や溶媒特性は,化学プロセス・材料プロセスの開発だけでなく最終製品の設計においても重要な知見です。昨今の多種多様な製品開発に向けて、情報技術を活用したプロセス開発の高速化が不可欠です。本シンポジウムでは,原料・溶媒分子の探索・選定からプロセス開発までの高速化を念頭にし、機械学習、画像解析等の情報技術を活用した流体物性や溶媒特性のモデリング、さらには情報技術に必要となるデータの迅速測定、ソフトセンサーの構築について情報共有ならびに議論を行います。優秀な学生会員の発表には優秀学生賞を授与します。

最終更新日時:2026-10-01 02:48:02

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Machine learning3件*
computational fluid dynamics (CFD)2件
emulsion2件
Reaction product prediction1件

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番号
講演題目/発表者キーワード発表形式
126機械学習を用いたエマルション物性の迅速測定
(兵庫県大) ○(学)橋本 沙夢・ (正)伊藤 和宏・ (海)Jain Mehak・ 森本 雅和
Emulsion
Machine learning
Random forest algorism
O
148[招待講演] 機械学習と自動実験によるナノカーボン分散液のデータ駆動型設計
(産総研) 神徳 啓邦
machine learning
dispersion
nanocarbon
O
154レオロジー情報に基づく生成AIによる押出式3Dバイオプリンティングにおける形態忠実性のin silico最適化
(阪大院基工) ○(学)Zhang Colin・ (正)Elvitigala Kelum・ (正)境 慎司
3D bioprinting
Generative AI
Closed-loop optimization
O
234[招待講演] AIを使ったビジネス創出 ~専門性を深めればAIはもっと面白い~
(ベイカレント・コンサルティング) 古田 智史
AI
expertise
business
O
257マイクロフロープロセスにおける超臨界CO2エマルションのin-situ液滴評価
(科学大物質理工) ○(学)Puprompan Purin・ (正)織田 耕彦・ (正)下山 裕介
dynamic light scattering
emulsion
supercritical fluid
O
269[招待講演] 液液相分離を伴うセミバッチ反応への半経験的モデルと数値流体解析の適用
(第一三共) ○(正)保田 知輝・ (法)白石 昇平・ (法)岡 温・ (正)石河 秀明
liquid-liquid phase separation
semi-batch reaction
computational fluid dynamics
O
272[招待講演] 自社開発流体シミュレーション基盤によるプロセス開発の加速
(住友化学) ○(法)村松 宏起・ (法)八重樫 優太・ (法)島田 直樹
simulation
computational fluid dynamics (CFD)
adaptive mesh refinement (AMR)
O
386[招待講演] CO2削減のためのスラリー系気泡塔型反応器のスケールアップ検討
(出光興産) ○(法)井出 智幸・ (法)松村 学道・ (法)中村 充志・ (法)坂倉 圭
carbon neutrality
slurry bubble column
computational fluid dynamics (CFD)
O
704AI反応速度式を活用したDushman反応速度の広範囲条件への応用
(静大工) ○(学)佐々木 優羽・ (正)村上 裕哉
Dushman reaction
Extrapolation
Machine learning
O
759自然言語処理による高温高圧水中での糖類の化学反応の生成物予測
(信州大院繊維) ○(学)小池 彩実・ (信州大繊維) (正)長田 光正
Natural language processing
Sugars
Reaction product prediction
O
767Thermophysical Properties and Finite Expansion Mechanism in CO2-Expanded Ionic Liquid via Molecular Dynamics Simulation
(静大院創造) ○(学)王 麗達・ (静大工) (正)小野寺 庸大・ (静大院創造) (正)孔 昌一
molecular dynamics simulation
CO2-expanded ionic liquid
interfacial behavior
O
928[招待講演] 液液スラグ流プロセスの設計を目的とした流動特性の迅速予測
(慶應大理工) (正)藤岡 沙都子
liquid-liquid slug flow
flow pattern
mixing
O
978[招待講演] マルチスケールシミュレーションによるデータ駆動反応・輸送統合モデルとプロセス設計
(三菱ケミカル) ○(正)加藤 裕樹・ (法)山下 寛樹・ (法)三上 昌義・ (正)二宮 航・ (九大) (正)井上 元
*
O

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化学工学会 第57回秋季大会 (東広島)

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