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化学工学会 第89年会 (堺)

Last modified: 2024-03-26 15:33:02

講演プログラム（セッション別） : 6. システム・情報・シミュレーション

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6. システム・情報・シミュレーション

K 会場 ・ 第 1 日 | K 会場 ・ 第 2 日

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
K 会場(B3棟 2F 204) ・ 第 1 日(3月18日(月))
(13:20～14:20) (座長 外輪 健一郎)
13:20～ 13:40K114超音波インラインレオメトリによる「おかゆ」の擬塑性変化モニタリング
(北大) ○(学)大家 広平・ (正)芳田 泰基・ (正)田坂 裕司・ 村井 祐一
Rheology
In-line measurement
Rice porridge
6-a26
13:40～ 14:00K115バッチプロセスのスモールデータ環境での品質予測制御
(カネカ) (法)山口 貴史
Machine Learning
Quality Prediction
Small data
6-a286
14:00～ 14:20K116周波数解析を応用したプロセス挙動の周期的変動把握のための新しい指標の開発
(TUAT) ○(学)和田 哲也・ (正)山下 善之
Wavelet Transformation
Fault Detection
Stability Indicator
6-a673
(14:20～15:40) (座長 野田 賢・山口 貴史)
14:20～ 14:40K117Design and Optimization of an Integrated CO2 Capture, Utilization and Storage System for Large-scale Removal of CO2 emissions
(AIST) ○(正)Nguyen Thuy・ 谷口 智・ (正)山木 雄大・ (正)原 伸生・ (正)片岡 祥
integrated CCUS system
large-scale CO2 emission sources
process design and optimization
6-b359
14:40～ 15:00K118グリニャール反応を用いた原薬フロー合成におけるデザインスペース決定のためのモデルベースアプローチ
(東大院工) ○(正)Kim Junu・ (正)林 勇佑・ (正)Badr Sara・ (ファーミラ) 岡本 和也・ 箱木 敏和・ (正)古川 晴雄・ (シオノギファーマ) (正)吉川 覚・ (正)中西 勇夫・ (東大院工) (正)杉山 弘和
Hybrid model
Flow chemistry
Disturbance
6-b234
15:00～ 15:20K119データ駆動型アプローチによる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・ (Ubitone) 山蔦 栄太郎・ (東大院工) (正)杉山 弘和
Mechanistic model
Machine learning
Neural network
6-b235
15:20～ 15:40K120完全クラウドCAEを活用したグラビア塗工室の気流解析
(構造計画研) ○(法)山中 悠真・ (法)渡辺 香・ (アンダンテック) (正)浜本 伸夫
Gravure Coating Room
Cloud-Native CAE
CFD
6-b95
(15:40～17:00) (座長 酒井 幹夫・片岡 祥)
15:40～ 16:00K121遅れ時間が大きいシステムのモデル化と制御
(ENEOS) ○(正)大宮司 理晴・ (農工大院工) (正)山下 善之
process control
6-d733
16:00～ 16:20K122(講演中止)

100189
16:20～ 16:40K123プロセスプラントにおけるAI・デジタルの活用
(千代田化工建設) (法)小川 怜太郎
Physical model
Machine-learning
Plant efficiency enhancement
6-e624
16:40～ 17:00K124風況・日射量変化を考慮したグリーンアンモニア製造プロセスの動的シミュレーション
(長岡高専) ○(正)熱海 良輔・ (学)金内 大洋・ (学)羽田 泰幸
Dynamic simulation
Green ammonia
Machine learning
6-c695
K 会場(B3棟 2F 204) ・ 第 2 日(3月19日(火))
(13:20～14:00) (座長 杉山 弘和・森下 哲典)
13:20～ 13:40K214ドメイン知識によらない多変数のスケーリングファクタ最適化によるMSPC精度向上
(パウレック/農工大院工) ○(正)大石 卓弥・ (パウレック) (正)長門 琢也・ (農工大院工) (正)金 尚弘
Pharmaceutical Continuous Manufacturing
Wet Granulation
Multivariate Statistical Process Control
6-f239
13:40～ 14:00K215A parameter estimation method for chromatographic separation process based on physics-informed neural network
(名大院工) ○(学)鄒 涛・ (正)矢嶌 智之・ (正)川尻 喜章
parameter estimation
chromatographic process
physics-informed neural network
6-f44
(14:00～14:40) (座長 原 伸生・大石 卓弥)
14:00～ 14:20K216細胞特性から社会的要請までを考慮した抗体医薬品製造プロセスのモデルベースト設計フレームワーク
(東大院工) ○(学)岡村 梢・ (海)バドラ サラ・ (正)杉山 弘和
Biopharmaceuticals
Process design
IDEF0
6-g92
14:20～ 14:40K217機械学習を用いた高分子の粗視化力場パラメータ最適化
(トヨタ自) ○(正)森下 哲典・ (Massachusetts Inst. Tech.) Leon Pablo・ Gomez-Bombarelli Rafael
Coarse-Grained Force Field
Machine Learning
6-g220

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