Last modified: 2024-09-19 02:24:28
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 |
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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 | |||||
E213 | 2050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 | Solar cell facade installation Energy system optimization | ST-22 | 580 | |
E214 | 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 | Solar cell Energy system Prediction model | ST-22 | 865 | |
E215 | Analysis of anion selectivity in Mg-based Layered Double Hydroxide using a Universal Neural Network Potential | machine learning layered double hydroxide (LDH) anion selectivity | ST-22 | 732 | |
E216 | 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 | Deep learning Quantum anealing Generative model | ST-22 | 1099 | |
(14:40~16:00) (座長 | |||||
E218 | [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 | Nanoparticle Microreactor Machine Learning | ST-22 | 448 | |
E219 | Statistical consideration for investigating a direct correlation between solvent effect and hydrogenation of nitrobenzene using flow-tubular reactor | statistical analysis hydrogenation flow reactor | ST-22 | 121 | |
E220 | 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 | physics-informed machine learning catalytic cracking reaction prediction | ST-22 | 1128 | |
E221 | 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 | Dynamic mode decomposition Chemical reaction Machine learning | ST-22 | 969 |
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化学工学会 第55回秋季大会