粉体・流体シミュレーションと機械学習によるろ過プロセスの最適化

セミナー趣旨

　本セミナーでは、粉体・流体シミュレーションと機械学習を活用した最新のろ過プロセス最適化技術について解説します。エアロゾル、スラリー、エマルションなど多様な分散系流れを対象に、数値シミュレーションの基礎と原理を整理し、膜分離やフィルター分離（エアフィルター、コアレッサー、バグフィルター、精密ろ過等）への応用事例を紹介します。さらに、近年注目されるAI技術、特に深層学習を用いたサロゲートモデルによるフィルター内部流れ場の高速予測、機械学習と最適化ソルバーを組み合わせたフィルター構造設計やプロセス条件の最適化手法についても取り上げます。
　これにより、従来膨大な計算コストや試行錯誤を要した設計・評価プロセスを効率化し、性能向上やコスト削減を実現するための知見を提供します。理論と実務を結びつけた解説を通じ、参加者の皆様が自社の課題解決や新規技術開発に直接活かせるスキルを習得いただけることを目指しています。

受講対象・レベル

・フィルターや膜分離に関する研究、開発、CAE、生産技術、設計等に携われている方

必要な予備知識

・特に予備知識は必要ありません。基礎から最新動向まで、順を追って解説いたします。

習得できる知識

・粉体・流体シミュレーションの基礎と原理を理解し、エアロゾル・スラリー・エマルションなど多様な分散系流れの解析に応用できる。
・上記のシミュレーション手法を様々な膜分離・フィルター分離（エアフィルター、コアレッサー、バグフィルター、精密ろ過など）へ応用するための方法論を習得し、装置設計や性能評価に役立てられる。
・深層学習を用いたサロゲートモデルによる高速予測の考え方を学び、フィルター内部流れ場の迅速な解析に応用できる。
・機械学習と最適化ソルバーの連成によるフィルター構造やプロセス条件の最適化手法を理解し、性能向上やコスト削減に直結する設計改革を実務に導入できる。

セミナープログラム

１．ろ過プロセスにおけるシミュレーション利用の概要や歴史

２．ろ過プロセスにおけるシミュレーション方法およびその原理
        2-1 離散要素法 (DEM)
        2-2 数値流体力学 (CFD)
        2-3 CFD-DEM
        2-4 CFD-DPM
        2-5 混相流シミュレーション

３．ソフトウェアの紹介
        3-1 粉体シミュレーションのソフトウェア
        3-2 CFD・混相流シミュレーションのソフトウェア
        3-3 ろ過プロセスへの応用例

４．ろ過プロセスにおける粉体・流体のシミュレーション活用の事例紹介
        4-1 バグフィルターのシミュレーション
        4-2 エアフィルターのシミュレーション
        4-2 コアレッサーのシミュレーション
        4-3 精密ろ過（固液・液液）のシミュレーション

５．ろ過プロセスにおける機械学習活用の事例紹介
        5-1 エアフィルター内部の流れ場を予測するサロゲートモデル
        5-2 フィルター構造・プロセス条件の多目的最適設計

６．他大学や海外での研究例の御紹介
        6-1 ろ過プロセスへのシミュレーションの利活用
        6-2 ろ過プロセスへの機械学習の利活用

【質疑応答】

キーワード：
多孔質材料,多孔体,マイクロポーラス,マクロポーラス,メソポーラス,セミナー

セミナー講師

広島大学 大学院先進理工系科学研究科化学工学プログラム
准教授 博士（工学） 石神 徹 氏
【ご専門】
　移動現象論、混相流工学、粉体工学、数値流体力学

【ご略歴】
　化学工学会粒子流体プロセス部会熱物質流体工学分科会・幹事
　化学工学会粒子流体プロセス部会粉体プロセス分科会・幹事
　日本粉体工業技術協会　粉体シミュレーション技術利用分科会・副コーディネータ
　神戸大学複雑熱流体工学研究センター・学外協力教員

セミナー受講料

55,000円（税込、資料付）
■ 会員の方あるいは申込時に会員登録される方は、受講料が1名55,000円（税込）から
・1名49,500円（税込）に割引になります。
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