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化学工学会 第55回秋季大会

Last modified: 2024-09-09 18:25:12

講演プログラム（会場・日程別） : E会場・第2日

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E 会場(B1棟 1階 B11) ・ 第 2 日(9月12日(木))

ST-22

講演
時刻		講演
番号		講演題目／発表者キーワード分類
番号		受理
番号
ST-22 [部会横断型シンポジウム]
データ駆動型研究開発の最先端
(13:00～14:20) (座長 金 尚弘)
13:00～ 13:20E2132050年のエネルギーシステム最適化に向けた全国建物壁面の太陽電池ポテンシャル算出
(東工大応化) ○(学)Wang Shuai・ (学)大屋 昌士・ (学)大歳 夏生・ (正)濱崎 博・ (正)亀田 恵佑・ (正)Manzhos Sergei・ (正)伊原 学
Solar cell
facade installation
Energy system optimization
ST-22580
13:20～ 13:40E214日射成分とモジュール構造に基づく影計算による太陽電池リアルタイム発電量予測モデル
(東工大応化) ○(学)大歳 夏生・ 葛西 祐也・ (正)亀田 恵佑・ (正)Manzhos Sergei・ (正)伊原 学
Solar cell
Energy system
Prediction model
ST-22865
13:40～ 14:00E215Analysis of anion selectivity in Mg-based Layered Double Hydroxide using a Universal Neural Network Potential
(Shinshu U. RISM) ○(正)Aspera Susan Menez・ Chen Yingjie・ Nguyen Tien Quang・ (正)Koyama Michihisa
machine learning
layered double hydroxide (LDH)
anion selectivity
ST-22732
14:00～ 14:20E216深層学習モデルとベクトルアニーリングを用いた分子設計
(NEC) (正)石田 真彦
Deep learning
Quantum anealing
Generative model
ST-221099
(14:40～16:00) (座長 菅原 勇貴)
14:40～ 15:00E218[優秀論文賞] 自動フローシステムと機械学習を活用した金属ナノ粒子合成条件の最適化
(産総研) ○(正)小野 巧・ (正)竹林 良浩・ (ADMAT) 柏木 恒雄・ (産総研) (正)陶 究
Nanoparticle
Microreactor
Machine Learning
ST-22448
15:00～ 15:20E219Statistical consideration for investigating a direct correlation between solvent effect and hydrogenation of nitrobenzene using flow-tubular reactor
(産総研) ○(正)Wahyudianto Benny・ (正)山木 雄大・ (正)原 伸生・ (正)竹林 良浩・ (正)片岡 祥
statistical analysis
hydrogenation
flow reactor
ST-22121
15:20～ 15:40E220接触分解反応を対象とした生成物組成予測モデルの構築と未知原料の反応予測への適用
(信州大繊維) ○(正)嶋田 五百里・ (信州大院総理工) 児玉 侑平・ 安池 峻
physics-informed machine learning
catalytic cracking
reaction prediction
ST-221128
15:40～ 16:00E221データ駆動型アプローチを活用した反応プロセス自動解析
(東大院工/Auxilart) ○(正)Kim Junu・ (理研AIP) 坂田 逸志・ (独立研究者) 山蔦 栄太郎・ (東大院工) (正)杉山 弘和
Dynamic mode decomposition
Chemical reaction
Machine learning
ST-22969

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化学工学会 第55回秋季大会

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