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講演申し込み一覧（シンポジウム・講演分類別）

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1) 基礎物性

1-a. 平衡物性・輸送物性

最終更新日時：2025-12-31 18:59:01

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番号		講演題目／発表者キーワード発表形式
31分子形状を意識したGCNとPC-SAFT状態方程式の融合型物性予測モデル
(東理大) (学)○小泉 勝幸・ (正)松川 博亮・ (正)風間 遼太郎・ (正)庄野 厚・ (正)大竹 勝人		Perturbed chain-statistical associating fluid theory
Equation of state
Graph convolutional network
P
87ガス貯蔵プロセスに向けたハイドロゲルから生成するハイドレートのガス吸収特性の解明
(横国大理工) (学)○柳 陽菜・ (横国大院工) (正)室町 実大		Hydrate
Hydrogel
Gas Storage
P
101N4446プロピオン酸セミクラスレートハイドレートの融点・潜熱の解明
(横国大理工) (学)○田中 梨音・ (横国大院環情) (学)中村 優太・ (正)伊里 友一朗・ (産総研) 竹谷 敏・ 鈴木 清史・ 天満 則夫・ (横国大院工) (正)室町 実大		semiclathrate
melting temperature
latent heat
P
104高圧下における過剰表面張力のWilson-SurTenモデルによる算出
(日大理工) (正)○栃木 勝己・ (正)松田 弘幸・ (マレーシア工大) (正)辻 智也・ (日大理工) (正)栗原 清文		excess surface tension
high pressure
ASOG-SurTen model
O
312PCMによるCO2中の有機溶媒情報を用いたPR-vdWモデルの相互作用パラメータ予測
(東理大) (学)○坂村 光琉・ (正)松川 博亮・ (正)風間 遼太郎・ (正)庄野 厚・ (正)大竹 勝人		Peng-Robinson equation of state
Artificial neural network
Polarizable continuum model
P
313固液平衡測定および推算に基づくテルペン由来深共晶溶媒の探索
(日大理工) (正)○松田 弘幸・ (学)平野 彩人・ (マレーシア工大) (正)辻 智也・ (日大理工) (正)栗原 清文・ (正)栃木 勝己		Deep eutectic solvent
Terpene
Solid-liquid equilibria
O
322三成分系混合物の物性推算を指向した勾配制約型機械学習モデルの開発
(静大工) (学)○鳩山 敦司・ (正)村上 裕哉		Ternary mixture
Gradient constraint
Machine learning
P
380ラマン分光スペクトル情報を活用した気液平衡予測モデルの構築
(科学大物質理工) (学)○松岡 優輝・ (正)織田 耕彦・ (正)下山 裕介		raman spectrum
vapor-liquid equilibrium
activity coefficient
P
384A Systematic Deep Learning Framework for Phase Equilibria: Evaluating the Synergy of Physically Informed and Structural Descriptors for Highly Accurate Prediction
(Nat. Taipei U. Tech.) (台)○Hung Hsiu-Min・ (台)Hung Ying-Chieh		Phase Equilibrium Prediction
Sigma Profiles
Deep Learning
P
423深層学習による物性推算
(東理大理) (正)大江 修造		physical properties
prediction
deep learning
O
491C2対称性を持つアルキルアンモニウム塩のハイドレートの結晶構造と生成条件の解明
(横国大理工) (学)○淺野 歩・ (横国大院工) (正)室町 実大		Semiclathrate hydrates
Crystal structure
Phase equilibrium
P
567Modelling Phase Equilibrium of Phase-Separation Solvents for CO2 Capture Using COSMO-SAC with Extended Pitzer-Debye-Hückel Model
(Nat. Taiwan U.) (台)○Shih Yen-Jen・ (台)Lin Shiang-Tai・ (Science Tokyo) (正)Shimoyama Yusuke		phase-separation solvent
COSMO-SAC
phase equilibrium
O
597Measurement and Prediction of the Densities of CO2-Expanded Ethyl Lactate
(静大院創造) (学)○王 麗達・ (静大院工) 松井 響・ 市川 乃野・ (中央大理工) (正)小野寺 庸大・ (正)船造 俊孝・ (静大院創造) (正)孔 昌一		density
measurement
CO2-expanded ethyl lactate
O
619CO2/有機溶媒/ポリマー3成分系粘度の測定:高CO2組成領域への拡張
(東北工大) (学)○加藤 憲治・ (正)佐藤 善之		Viscosity
CO2 expanded liquid
CO2 painting
P
632水中における層間化合物の安定性に関する分子動力学的研究
(日大理工) (正)○岡田 真紀・ 三五 弘之		Intercalaton
Molecular dynamics simulation
Umbrella sampling
P
638充填層を用いた高圧二酸化炭素+1-alkanol混合流体粘度の測定とその相関
(中央大理工) (正)○小野寺 庸大・ (正)船造 俊孝		carbon dioxide
viscosity
fluid mixture
P
678混合物用記述子と機械学習を活用した多成分系混合物の物性推算
(静大工) (学)○池田 圭佑・ (学)鳩山 敦司・ (正)村上 裕哉		Multicomponent mixture
Molecular descriptor
Machine learning
P
692加圧流体中におけるリモネンの拡散係数の測定および相関
(静大院工) (学)○市川 乃野・ (静大院創造) 付 瑶・ (学)王 麗達・ (中央大理工) (正)船造 俊孝・ (静大院創造) (正)孔 昌一		diffusion coefficient
limonene
pressurized fluid
P
740Assessment of PR+COSMOSAC EOS for Machine Learning Based Prediction of Thermodynamic Properties
(NTU) (海学)○Liang Hsinghao・ (台)Lin Shiangtai		PR+COSMOSAC
thermodynamic properties
machine learning
O
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