<ろ過プロセスの高度化・省エネルギー化・高性能化のための>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・ろ材の最適化

バグフィルター、エアフィルター、コアレッサー、精密ろ過(固液・液液)を対象に、離散要素法(DEM)、数値流体力学(CFD)、CFD-DEM、混相流シミュレーションの原理・特徴・使い分けを体系的に解説。
粉体・流体解析ソフトウェアの選定ポイント、ろ過プロセスへの具体的な応用事例、機械学習を活用した流れ場予測のサロゲートモデル、多目的最適化によるろ材構造の最適設計など、試作回数削減・開発期間短縮・品質向上最新のためのデータ駆動型開発手法についても!

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    セミナー趣旨

      ろ過プロセスの高度化・省エネルギー化・高性能化に向けて、粉体挙動・流体挙動・粒子捕集メカニズムを可視化し、設計へ活用するシミュレーション技術への関心が高まっています。本セミナーでは、バグフィルター、エアフィルター、コアレッサー、精密ろ過(固液・液液)を対象に、離散要素法(DEM)、数値流体力学(CFD)、CFD-DEM、混相流シミュレーションの原理・特徴・使い分けを体系的に解説します。あわせて、粉体・流体解析ソフトウェアの選定ポイントや、ろ過プロセスへの具体的な応用事例も紹介します。さらに、機械学習を活用した流れ場予測のサロゲートモデル、多目的最適化によるろ材構造の最適設計など、最新のデータ駆動型開発手法についても解説します。ろ過現象の理解を深めたい方、開発期間短縮、性能向上、試作回数削減、DX推進を目指す技術者・研究者に有益な内容です。

    受講対象・レベル

    ・フィルター、ろ材、分離装置の研究・開発・設計に携わる技術者
    ・粉体プロセス、流体プロセス、生産技術、設備設計担当者
    ・CFD、DEMなどシミュレーション技術の導入・活用を検討している方
    ・機械学習・AIを活用した材料開発、プロセス最適化、DX推進担当者
    ・ろ過プロセスの性能向上、不具合解析、開発効率化に課題をお持ちの技術者・研究者 

    習得できる知識

    ・ろ過プロセスにおける粉体・流体挙動、粒子捕集メカニズムの基礎理解
    ・DEM、CFD、CFD-DEMなど各種シミュレーション手法の特徴理解と適切な使い分け
    ・バグフィルター、エアフィルター、精密ろ過などへの解析適用と性能改善への活用方法
    ・機械学習を用いた流れ場予測、ろ材構造・運転条件の最適設計手法
    ・試作回数削減、開発期間短縮、品質向上を実現するデータ駆動型開発の進め方

    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
    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)の原理
     2-2.数値流体力学(CFD)の原理
     2-3.CFD-DEMの原理
     2-4.CFD-DPMの原理
     2-5.混相流シミュレーションの原理
    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
     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
     4-3.コアレッサーのシミュレーション
     4-4.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
     5-1.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
     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
    <終了後、質疑応答>


    *途中、小休憩を挟みます。

    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 教授 博士(工学)    石神 徹 氏

    ■ご経歴
    2010年 神戸大学大学院工学研究科応用化学専攻 博士課程後期修了(博士(工学))
    2010年 神戸大学大学院工学研究科応用化学専攻 特命助教
    2014年 日本大学生物資源科学部 助教
    2017年 広島大学大学院工学研究科化学工学専攻 准教授
    2026年 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 教授
    ■ご専門および得意な分野・ご研究
    分散系・粉体・混相流の数値シミュレーション、深層学習に基づくサロゲートモデル、機械学習による材料・プロセス・装置の最適化
    ■本テーマ関連学協会でのご活動
    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 副代表
    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
    日本混相流学会 評議員

    セミナー受講料

    【オンライン受講(見逃し視聴なし)】:1名 46,200円(税込(消費税10%)、資料付)
    *1社2名以上同時申込の場合、1名につき35,200円

    【オンライン受講(見逃し視聴あり)】:1名 51,700円(税込(消費税10%)、資料付)
    *1社2名以上同時申込の場合、1名につき40,700円
    *「見逃し視聴あり」でお申込の場合、当日のご参加が難しい方も後日セミナー動画の視聴が可能です。

    学校法人割引:学生、教員のご参加は受講料50%割引。

    主催者

    開催場所

    全国

    受講について

    • 配布資料はPDF等のデータで送付予定です。受取方法はメールでご案内致します。
      (開催1週前~前日までには送付致します)
      ※準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申し込みをお願い致します。
      (土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。)
    • 受講にあたってこちらをご確認の上、お申し込みください。
    • Zoomを使用したオンラインセミナーです
      →環境の確認についてこちらからご確認ください
    • 申込み時に(見逃し視聴有り)を選択された方は、見逃し視聴が可能です
      →こちらをご確認ください

    ※セミナーに申し込むにはものづくりドットコム会員登録が必要です

    開催日時


    13:00

    受講料

    46,200円(税込)/人

    ※本文中に提示された主催者の割引は申込後に適用されます

    ※銀行振込、コンビニ払い

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