化学工学会 第91年会 (京都)
講演プログラム検索結果 : 予測 : 33件
講演要旨閲覧は講演番号をクリックしてください。
(有料参加登録者およびご招待者に3/3にメールでお知らせしたID/PWが必要です。)
(有料参加登録者およびご招待者に3/3にメールでお知らせしたID/PWが必要です。)
講演題目 が『予測』を含む講演：33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 |
|---|---|---|---|---|---|
| H会場 第 1 日 | H114 | [部会賞] フロンティア賞受賞講演:繊維フィルター微細構造内部における粒子流体ダイナミクスのデータ駆動予測 | Surrogate model Computational fluid dynamics Filter microstructure | X-51 | 701 |
| P会場 第 1 日 | PA109 | AIタンパク質構造予測を用いた肝星細胞標的AAVの開発 | liver fibrosis AAV protein design | 7-d | 157 |
| K会場 第 1 日 | K117 | ゼオライト触媒のモデリングによるNH3-TPDプロファイルの予測 | Zeolite Catalyst NH3-TPD | 12-m | 59 |
| Hall F 第 2 日 Day 2 | F208 | [Invited lecture] A study on CFD modeling of turbulent neutralization reaction and particle size prediction methods for metal hydroxides in the scale -up of stirred tank-type reactive crystallizer | Particle agglomeration model Turbulent mixing model Precipitation | K-5 | 215 |
| N会場 第 2 日 | N213 | バイオリアクターにおける化学品生産速度予測ソフトセンサーと推定制御システムの開発と実証 | Softsensor Adaptive Control Bioreactor | 6-d | 305 |
| N会場 第 2 日 | N214 | 抗体医薬品製造における非線形モデル予測制御の適用検討 | Antibody drug manufacturing Process Nonlinear model predictive control Optimization of fed-batch cell culture process | 6-d | 327 |
| P会場 第 2 日 | PC205 | 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 | raman spectrum vapor-liquid equilibrium activity coefficient | 1-a | 380 |
| P会場 第 2 日 | PC207 | 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 | Perturbed chain-statistical associating fluid theory Equation of state Graph convolutional network | 1-a | 31 |
| P会場 第 2 日 | PC213 | マイクロヒートパイプ作動流体の熱輸送特性評価に向けたラマン分光情報を活用した混合密度の予測 | raman spectrum informatics mixture density micro heat pipe | 1-d | 406 |
| P会場 第 2 日 | PC215 | PCM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 | Peng-Robinson equation of state Artificial neural network Polarizable continuum model | 1-a | 312 |
| L会場 第 2 日 | L215 | ガウス過程回帰を用いたプラスチック燃料タンク製造のパリソン形状の予測 | parison Gaussian process regression extrusion | 2-a | 373 |
| N会場 第 2 日 | N221 | 新しい材料とプロセスの組み合わせに対するゼロショット品質予測法 | Transfer learning Zero-shot regression Process Change | 6-f | 165 |
| J会場 第 2 日 | J223 | 植物油の接触分解反応を対象とした生成物組成予測モデルに対する転移学習の適用 | catalytic cracking transfer learning reaction prediction | 5-a | 454 |
| L会場 第 3 日 | L302 | 流体解析による液-液撹拌反応プロセスのスケールアップ予測 | Liquid-liquid mixing Stirred vessel Computational fluid dynamics | 2-b | 12 |
| P会場 第 3 日 | PD305 | プラスチックとバイオオイルの混合接触分解 -機械学習による収率予測と相互作用解析- | co-processing plastic bio-oil | 5-a | 286 |
| P会場 第 3 日 | PD338 | ハイブリッド型機械学習モデルによるDushman反応速度の外挿予測 | Dushman reaction Extrapolation Machine learning | 5-i | 680 |
| P会場 第 3 日 | PD358 | COSMO-vacancyモデルを活用した超臨界CO2に対する溶解度の予測 | COSMO-vacancy activity coefficient supercritical CO2 | 6-f | 585 |
| P会場 第 3 日 | PD361 | 機械学習を活用した精密ろ過膜のファウリング予測と最適な運転条件の提案 | Machine Learning Microfiltration Membrane Fouling | 6-d | 163 |
| P会場 第 3 日 | PD366 | 機械学習による菌種特異性を考慮した抗菌ペプチドのMIC予測モデル開発 | Machine Learning Antimicrobial Peptides Minimum Inhibitory Concentration (MIC) | 6-g | 627 |
| P会場 第 3 日 | PD367 | シミュレーションデータを活用した赤外分光スペクトルによる誘電率の予測 | infrared spectra machine learning | 6-f | 120 |
| P会場 第 3 日 | PD368 | Ames試験における機械学習予測モデルの精度向上に向けた分子特徴量の比較検討 | Ames test Machine learning | 6-f | 175 |
| P会場 第 3 日 | PD373 | 多糖類の水蒸気吸着量予測のための機械学習モデルの開発 | Machine learning Polysaccharides Water vapor sorption | 6-f | 387 |
| P会場 第 3 日 | PD376 | 脳MRI画像を用いたメタ学習による疾患予測における基礎的検討 | Machine Learning Neurodegenerative diseases Meta-learning | 6-f | 316 |
| P会場 第 3 日 | PD378 | 機械学習と反応ネットワークによる反応予測精度の向上について | machine learning chemical reaction network reaction pathway prediction | 6-g | 352 |
| P会場 第 3 日 | PD379 | ラベルなし・食材・臨床データを用いた薬物間相互作用予測モデルの予測精度向上の検討 | Drug-drug interaction Machine learning Positive-unlabeled learning | 6-f | 23 |
| P会場 第 3 日 | PD385 | AIを用いた縮約モデルによるスラリー粘度の高速予測 | Reduced-order model DEM-DNS Slurry | 6-c | 48 |
| P会場 第 3 日 | PD386 | 機械学習モデルの予測値の信頼性を考慮した有機半導体の低再配向エネルギー化に向けた分子生成 | Machine learning Generative adversarial networks Organic semiconductor | 6-f | 139 |
| P会場 第 3 日 | PD387 | 分子表現方法を改良したAmes試験のGCN予測モデルの開発 | Machine Learning Ames Test Molecule Graph | 6-f | 614 |
| A会場 第 3 日 | A304 | [招待講演] DICと日立による合成樹脂バッチ製造プラントの反応予測・リアルタイム調整に対するニューラルネットワーク技術適用とドメイン知識の再整理 | Neural Network Resin Batch Manufacturing Reaction Prediction and Real-Time Control | SS-5 | 223 |
| J会場 第 3 日 | J307 | 超臨界二酸化炭素抽出における分配係数予測モデルの開発 | Partition coefficient Supercritical carbon dioxide Machine learning | 8-c | 207 |
| P会場 第 3 日 | PE356 | リチウムイオン電池正極スラリーのレオロジー及びインピーダンス測定による評価 -乾燥温度が膜構造及び体積抵抗率に及ぼす影響の予測- | Lithium-ion battery slurry Drying conditions | 11-a | 391 |
| P会場 第 3 日 | PE366 | 分子情報と機械学習を用いた深共晶溶媒・イオン液体に対する二酸化炭素溶解度の予測 | CO2 absorption COSMO-SAC machine learning | 13-g | 379 |
| P会場 第 3 日 | PE392 | 化学反応速度モデルを用いた微生物酸化による酸性鉱山廃水からの鉄除去効果の予測 | Passive treatment Acid mine drainage Iron-oxidizing bacteria | 13-b | 496 |
講演発表プログラム
講演プログラム一覧(横長)
(同 縦長表示)
セッション一覧
講演プログラムの検索
化学工学会 第91年会 (京都)
(C) 2026 公益社団法人化学工学会 The Society of Chemical Engineers, Japan. All rights reserved.For more information contact 化学工学会 第91年会 実行委員会
E-mail: inquiry-91a
www4.scej.org