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化学工学会第87年会(神戸)

Last modified: 2022-03-04 12:00:00

講演プログラム検索結果 : 予測 : 14件

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講演題目 が『予測』を含む講演:14件該当しました。
検索結果は開始時刻順に並んでいます。

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
第 1 日
13:4514:15
H115[部会賞] 技術賞2021:乾式粉砕によるセルロース非晶質化度予測技術の開発と非晶質化プロセスの工業化
(花王) ○(正)和田 知也(正)大崎 和友(法)塩見 浩之(東北大) (正)石原 真吾(正)加納 純也
Divisional Award
X-51755
第 1 日
14:2015:20
PA148機械学習による抗体の配列情報に基づいた特徴抽出および物性予測
(京工繊大院) ○(学)濱本 優里(学)高橋 明日香(学)沼田 龍範(正)堀内 淳一(正)熊田 陽一
bioinformatics
sequence
7-f534
第 1 日
14:3014:45
H117[部会賞] 動画賞研究作品2021:化学反応前後の物性値では予測できない高分子溶液の流動を引き起こす条件の一般化への検討
(農工大院BASE) ○(学)平野 紗愛(明治学院大) 飯島 淳(農工大院BASE) (正)長津 雄一郎
flow dynamics
reacting flow
Weissenberg effect
X-51756
第 2 日
9:2010:20
PB263選択的な励起によるモデル予測制御下のFCCプロセスの再同定
(京大工) ○(学·技基)大島 正則(農工大院工) (正·修習)金 尚弘(京大工) (正)外輪 健一郎
Model predictive control
Dual control
Re-identification
6-d41
第 2 日
9:2010:20
PB267ツインスクリューフィーダを用いた混合末供給時のフィードファクターの予測
(京大院工) ○(学·技基)小林 雄貴(農工大院工) (正)金 尚弘(パウレック) (正)長門 琢也内田 和宏大石 卓弥
Twin screw feeder
Feed factor
Premixed powder
6-g167
第 2 日
10:2011:20
PB236CSTRとstripping塔を結合させた1,4ジオキサンの濃縮分解の予測
(佐大院理工) ○(学)伊藤 光平(佐大理工) (学)松岡 大暉(正)森貞 真太郎(正)大渡 啓介(正)川喜田 英孝
1,4-Dioxane
Stripping
CSTR
4-c222
第 2 日
10:2011:20
PB238機械学習による芳香族炭化水素の有機修飾粘土への吸着量予測
(工学院大先進工) ○(学)正部家 隼人(正)宮川 雅矢(正)高羽 洋充
organoclay
machine learning
adsorption
4-e441
第 2 日
10:2011:20
PB268卓上錠剤製造における近赤外分光法を用いた品質予測モデルの構築
(東大工) ○(学)岡崎 沙帆(パウレック) 田辺 和也(正)長門 琢也(東大院工) (正)杉山 弘和
Personalised medicine
NIR
PLS model
6-f324
第 2 日
11:0011:20
H207[依頼講演] 非金属材料の損傷機構のAI予測システムの開発
(日大院生産工) (正)三友 信夫

F-1751
第 2 日
14:2015:20
PC248影を含む太陽電池発電量予測における日射強度推定モデルと実測値による機械学習の検討
(東工大応化) ○(学)大歳 夏生(学)大久保 辰哉(正)長谷川 馨(正)Manzhos Sergei(正)伊原 学
Energy system
Solar cell
Simulation
9-e629
第 2 日
14:4015:00
B218重質油接触分解反応の生成物組成予測における機械学習と特徴量エンジニアリングの利用
(信州大繊維) ○(正)嶋田 五百里(正)長田 光正(正)福長 博(信州大先鋭材料研) (正)古山 通久
machine learning
feature engineering
catalytic cracking
CS-1484
第 3 日
9:209:40
M302CPSによるセメント原料調合プロセスにおけるモデル予測制御の性能改善と維持
(太平洋セメント) ○(法)須藤 航太(法)香月 毅(ADAPTEX) (正)小比賀 理延大西 諒
Model predictive control
Cyber physical system
Cement
6-d56
第 3 日
9:2010:20
PD367機械学習を利用したバイオオイル/重質油混合接触分解の生成物収率予測モデルの構築
(信州大院総理工) ○(学)安池 峻(信州大繊維) (正)長田 光正(正)福長 博(正)高橋 伸英(正)嶋田 五百里
bio-oil
co-processing
machine learning
5-a561
第 3 日
13:2013:40
I314抗ウイルス性カテキンを対象とした機械学習による共結晶化の予測
(東工大物質理工) ○(正)楠 祐一郎(正)織田 耕彦(正)下山 裕介
cocrystallization
machine learning
catechin
1-b442

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