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化学工学会 第91年会 (京都)

Last modified: 2026-01-20 10:04:48

講演プログラム（セッション別） : K-4

司会・座長は現在調整中です。
その他一部調整中のセッションがあります(その旨表示しています）。
講演プログラム一覧表 および セッション一覧表 の黄色背景がライブ配信併用セッションです。
それ以外のセッションは全て現地のみでの実施です。

K-4 Recent Research and Development of Technology for Physical Properties and Supercritical Fluid 2026

オーガナイザー：Sato Takafumi（Utsunomiya Univ.）・Yamada Hidetaka（Kanazawa Univ.）・Shimoyama Yusuke（Science Tokyo）・Kawanami Hajime（AIST/Univ. of Tsukuba）・Suzuki Shogo（Albion）・Makino Takashi（AIST）・Tomai Takaaki（Tohoku Univ.）・Fujii Tatsuya（AIST）・Hoshina Takaaki（Nihon Univ.）・Osada Mitsumasa（Shinshu Univ.）・Watanabe Masaru（Tohoku Univ.）・Matsuda Hiroyuki（Nihon Univ.）・Hiraga Yuya（Tohoku Univ.）・Murakami Yuya（Shizuoka Univ.）・Ushiki Ikuo（Hiroshima Univ.）・Kuroki Nahoko（Ochanomizu Univ.)

Supercritical fluids and their properties are becoming increasingly important for sustainable societal development, with a growing range of practical applications. This symposium will highlight recent research and advances in utilising these unique properties in manufacturing. Leading researchers from around the world will present the latest trends and developments in this rapidly evolving field, demonstrating how supercritical fluids' remarkable properties enable innovative manufacturing processes. Presentations at this symposium will be 30 minutes long, including 5-minute question period.

G 会場 ・ 第 1 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
G 会場(2F 共北28 ) ・ 第 1 日(3月17日(火))
(13:00～13:35)
13:00～ 13:05Opening Remarks
(Utsunomiya U.) (Reg)Sato Takafumi
13:05～ 13:35G114[Invited lecture] Advancing the prediction of phase separation and thermodynamic properties through the integration of universal molecular descriptors and physics-informed machine learning
(Nat. Taipei U. Tech.) *(Reg)Hung Ying-Chieh, Hung Hsiu-Min
Machine learning
directed message passing neural network (D-MPNN)
COSMO-SAC
K-4419
(13:35～14:05)
13:35～ 14:05G115[Invited lecture] Hybrid machine learning models for thermophysical property estimation
(Shizuoka U.) *(Reg)Murakami Yuya, (Stu)Hatoyama Atsushi, (Stu)Ikeda Keisuke
Hybrid machine learning
Physical property
PINNs
K-4779
(14:05～14:35)
14:05～ 14:35G116[Invited lecture] Data- and Model-Driven Development of Advanced CO2 Capture Processes
(Nagoya U.) (Reg)Machida Hiroshi
Thermophysical Property Measurement
Process Modeling and Simulation
CO2 Capture Technologies
K-4778
14:35～ 14:50Break
(14:50～15:20)
14:50～ 15:20G119[Invited lecture] Solvent-Mediated Carbamate-to-Alkyl Carbonate Shuttling Enables Fast and High-Capacity CO2 Capture
(Nat. Tsing Hua U.) *Lin Yu-Jeng, Chen Yu-Fan
water-lean solvents
non-aqueous solvents
CO2 absorption
K-4806
(15:20～15:50)
15:20～ 15:50G120[Invited lecture] Liquefied Dimethyl Ether as Viable Green Alternative to Conventional Solvents for Extraction of Natural Products
(Chulalongkorn U.) Shotipruk Artiwan
Dimethyl ether
Sustainable extraction
Bioactive compounds
K-4807
(15:50～16:20)
15:50～ 16:20G121[Invited lecture] Solid base catalysis in hot compressed water
(U. Tokyo) (Reg)Akizuki Makoto
Hot compressed water
Solid base catalysts
Solvent effect
K-4777
16:20～ 16:25Closing Remarks
(Kanazawa U.) (Reg)Yamada Hidetaka

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化学工学会 第91年会 (京都)

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