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化学装置内で起こる熱・物質・流体の移動現象を明らかにすることは化学プロセスの設計および運転において極めて重要です。近年、高度な計測手法および数値シミュレーション技術の発展により複雑な移動現象へのアプローチが可能になってきました。本シンポジウムでは、混相流、乱流、反応流、非ニュートン流体など移動現象の諸問題を対象とし、その計測ならびに計算技術の最新成果、および複雑な移動現象の解明に寄与する研究発表を行います。また、それらを応用した化学装置およびプロセスについての研究発表も行い、熱物質流体工学の将来展望について討論を行います。
なお、エントリーされた中から優秀な発表に対して、粒子・流体プロセス部会シンポジウム賞「奨励賞」、「プレゼンテーション賞」を授与します。詳細は下記の募集要項を確認してください。
https://scej-fpp.org/partluid/symposium/
前回から学生対象の「プレゼンテーション賞」もエントリー制となっておりますので注意してください。エントリーは以下から行ってください。
最終更新日時：2026-06-07 06:18:02
 この分類でよく使われているキーワード | キーワード | 受理件数 | |
|---|---|---|---|
| Coalescer | 1件 |  | |
| Phase-field method | 1件 | | |
| 3D Convolutional Neural Network (3D CNN) | 1件 | | |
| Neural network | 1件 | | |
| Counterion Ratio | 1件 | | |
| CFD-DPM Simulation | 1件 | | |
| Viscosity | 1件 | | |
| Air Filter | 1件 | | |
| Viscoelasticity | 1件 | | |
| 受理 番号 | 講演題目／発表者 | キーワード | 発表形式 |
|---|---|---|---|
| 24 | エアフィルター微細構造から性能を予測するCFD-DPMベース3D-CNN代理モデルの開発 | Air Filter CFD-DPM Simulation 3D Convolutional Neural Network (3D CNN) | O |
| 77 | カチオン系界面活性剤による配管抵抗低減効果とその濃厚溶液のレオロジー特性 | Viscoelasticity Viscosity Counterion Ratio | O |
| 101 | 数値シミュレーションと機械学習を融合したコアレッサー微細構造の逆設計フレームワークの開発 | Coalescer Neural network Phase-field method | O |
化学工学会第57回秋季大会実行委員会
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