撹拌プロセス設計で必要な化学工学計算と操作条件最適化への活用

撹拌を“勘や経験に頼る設計”から“計算で説明できる設計”へ
動力・混合・物質移動からスケールアップまで、実務計算で体系的に習得

日時

2026年6月17日(水)13:00~17:00

【アーカイブ(録画)配信】
 2026年6月26日(金)まで申込み受付(視聴期間:6/26~7/6)

【項目】※クリックするとその項目に飛ぶことができます

    セミナー趣旨

    撹拌装置は数多くのプロセスで使われています。その設計およびスケールアップは経験に頼る部分が多いのですが、論理的なアプローチを提案・解説します。
     撹拌の基礎から設計およびスケールアップまでを詳しく解説します。動画を数多く使い分かり易く説明いたします。また、実際の最適設計およびスケールアップの計算をExcelを使って解説します。知識だけではなく具体的な計算も身に付けることができます。Google ColabによるPythonを使っての計算も使い解説します。
     使用するExcelのファイルおよびPythonのコードファイルは差し上げますので、実務で御使用ください。撹拌・混合操作におけるトラブルと対策についても具体的に解説致します。

    習得できる知識

    1.撹拌・混合の基礎が明快に理解できる
    2.実際の撹拌プロセス設計の計算が学べる 
    3.撹拌装置のスケールアップの計算が学べる
    4.撹拌操作の最適化アプローチが学べる
    5.撹拌・混合操作のトラブルの原因と対策が学べる

    セミナープログラム

    Ⅰ. 混合・撹拌の基礎

    1.撹拌の基礎
     ①撹拌の目的 
     ②撹拌槽と撹拌翼の種類と選定のポイント
     ③設計とスケールアップの論理的なアプローチ
    2.混合の指標になるパラメーター
     ①撹拌所要動力
      (撹拌動力の測定法、動力線図、撹拌所要動力の計算)
     ②混合時間
      (混合時間の測定法、混合時間線図、混合時間の計算)

    Ⅱ.撹拌槽の設計の考え方と計算

    1.異相系の撹拌の問題点
     ①固液分散について
      (固体粒子浮遊限界撹拌速度の測定、固体粒子分散の計算、粒子分散の計算、固体粒子溶解の計算、固体粒子溶解シミュレーション)
     ②液液分散について
      (液液分散と転相、乳化、撹拌槽とスタティックミキサーにおける生成液滴径の計算)
     ③気液分散について
      (気液分散による撹拌所要動力低下の計算、完全分散とフラッディングの計算、ガスホールドアップの計算、
        物質移動容量係数の計算、最小動力による気液間物質移動速度の計算)
    2.混合と反応の関係
     ①撹拌反応装置の種類
      (回分、半回分、連続操作、完全混合とプラグ流)
     ②混合モデルと反応の関係
      (混合状態の違いにより異なる反応装置設計の計算実習、非理想混合状態の計算)
     ③反応装置の設計
      (撹拌槽反応装置の設計計算)
     ④撹拌槽反応装置のサイズと撹拌速度の決定
     ⑤バイオリアクターの設計計算
     ⑥気液反応撹拌槽の設計計算

    Ⅲ.撹拌槽のスケールアップの考え方と計算

    1..スケールアップの手法 
     ①スケールアップによる影響因子
     ②操作範囲の変化 (バイオリアクターの操作範囲) 
    2.相似則によるスケールアップ 
     ① 80Lから10m3へのスケールアップ
       (乱流域と層流域の計算)
     ②単位液体積当たりの撹拌所要動力を一定とするスケールアップ(幾何学的相似の計算)
     ③混合時間を一定にした場合のスケールアップ
      (撹拌所要動力を一定とした場合との比較の計算)
     ④バイオリアクターのスケールアップ
      (撹拌所要動力と物質移動容量係数を一定とする計算)
     ⑤晶析装置のスケールアップ
     ⑥液液分散撹拌槽のスケールアップ
     ⑦ヘリカルリボン翼撹拌槽のスケールアップ
      (高粘度流体層流域における計算)
    3.CFD流動解析を使ったスケールアップの活用
    4.スケールダウンの考え方と計算

    Ⅳ.トラブルの事例と対策

    1.高粘度液の混合で起こるトラブル
     ①撹拌翼の選定の注意点
     ②非ニュートン流体:擬塑性、塑性、粘弾性
     ③混合不良によるトラブルの解決法
    2..各種トラブルの対策

    V.撹拌プロセスにおけるAI

    1.スマート制御
     ①ソフトセンサー
     ②ハイブリッドモデル
    2.デジタルツイン

    【質疑応答】

    セミナー講師

    東洋大学 理工学部 名誉教授 川瀬 義矩 氏

    セミナー受講料

    聴講料 1名につき49,500円(消費税込/資料付き)
    〔1社2名以上同時申込の場合のみ1名につき44,000円〕

    主催者

    開催場所

    全国

    受講について

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    開催日時


    13:00

    受講料

    49,500円(税込)/人

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    ※銀行振込

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