押出機内の樹脂挙動および（溶融）混練の基礎と最適化

～原理・評価・トラブル対策・スケールアップ・AI利用～

高分子材料の固体輸送、溶融、溶融体輸送と混練に関しての基礎理論から解説

理論に基づいた装置設計と不良現象のメカニズムおよび対策事例
溶融部における溶融メカニズムと不良対策、単軸スクリュ押出機内の溶融混練、二軸スクリュ押出機内の溶融混練
実験およびシミュレーションを用いた混練評価およびスケールアップの現状の課題
AIの利用、特に機械学習の利用についても紹介

装置内では一体何が起きているのかを把握、何が起きるのかを予測し、装置・プロセスを最適化し、押出・混練過程でのトラブルを回避する 

 

日時

【ライブ配信】 2026年8月27日（木）10:30～16:30
【アーカイブ配信】 2026年9月24日（木）まで受付（視聴期間：9/24～10/7）
  受講可能な形式：【ライブ配信】or【アーカイブ配信】のみ

【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

    単軸・二軸スクリュ押出機やバッチ式・連続混練機を用いて高分子材料の混練・押出しがなされている。押出・混練過程でのトラブル回避や、装置・プロセス設計の最適化のためには、まず装置内で何が起きているのかを把握することが必要である。そのために、材料挙動の可視化・計測やシミュレーション技術が利用され効果を上げている。その場合、技術者・研究者が材料挙動・混練に関する基本的な理論（単なるノウハウではなく）を理解し、実験・計算結果を妥当に解釈できることが、検討結果を実効的に成果へ結びつける最も確実な方法である。

    本セミナーでは、高分子材料の固体輸送、溶融、溶融体輸送と混練に関して基礎理論をわかりやすく解説するとともに、その理論に基づく装置設計と不良現象のメカニズムおよび対策事例を紹介する。また、実験およびシミュレーションを用いた混練評価およびスケールアップについて、現状の方法と課題を論理的に説明する。さらに、最近注目されている製造におけるAIの利用、特に機械学習の利用について、本分野での研究・報告例を紹介し、今後の展望を解説する。

    習得できる知識

    ・可視化・計測技術とそれらの特徴・注意点
    ・固体輸送，溶融，溶融体輸送のメカニズムに関する基礎理論
    ・押出・混練の基礎理論とそれに基づく装置設計の理解
    ・シミュレーション技術の利点・注意点とそれを用いた混練評価の考え方
    ・スケールアップの考え方
    ・不良メカニズムに基づくトラブル対策
    ・AI利用の現状と展望

    セミナープログラム

    1．押出・混練技術の背景
    　1.1 押出機・混練機の概要と特徴

    2．実験による可視化・計測
    　2.1 既往の可視化・計測の例
    　2.2 最近の可視化・計測技術の研究例
    　2.3 各種手法の特徴と注意点

    3．固体輸送メカニズムと不良対策
    　3.1 固体輸送メカニズム
    　3.2 輸送不良現象と対策
    　3.3 スクリュ設計の基礎

    4．溶融部における溶融メカニズムと不良対策
    　4.1 溶融プロセスの可視化と溶融メカニズム
    　4.2 溶融不良現象と対策
    　4.3 スクリュ設計の基礎
    　4.4 溶融部での構造形成

    5．溶融混練部の輸送・混練メカニズムと不良対策
    　5.1 溶融体輸送メカニズム
    　5.2 分配混合と分散混合
    　5.3 伸長流動の重要性
    　5.4 ポリマーブレンド・コンポジットの混練理論

    6．単軸スクリュ押出機内の溶融混練
    　6.1 スクリュ設計の基礎
    　6.2 溶融混練理論と混練エレメントの関係

    7．二軸スクリュ押出機内の溶融混練
    　7.1 溶融混練理論と混練エレメントの関係
    　7.2 溶融混練部の不良現象と対策

    8．計算機シミュレーションによる材料挙動の予測
    　8.1 シミュレーション手法の分類と特徴
    　8.2 混練予測のモデリングと問題点

    9．実験・シミュレーションによる溶融混練評価
    　9.1 混練評価指標とその考え方
    　9.2 混練評価実験およびシミュレーションの実験検証
    　9.3 シミュレーションと実験を用いた研究例

    10．スケールアップとシミュレーション
    　10.1 スケールアップの一般論
    　10.2 シミュレーションによるスケールアップの事例

    11．混練・押出技術におけるAI利用
    　11.1 リアルタイム制御の考え方と注意点
    　11.2 機械学習の概要
    　11.3 機械学習利用の研究例

    12．今後の課題

    質疑応答

    セミナー講師

    九州大学 名誉教授　工学博士　梶原 稔尚　氏

    セミナー受講料

    55,000円 

    定価：本体50,000円＋税5,000円
    E-Mail案内登録なら、2名同時申込みで1名分無料
    1名分無料適用条件
    ※2名様とも、E-Mail案内登録が必須です。
    　2名様以降の受講者は、申込み前にE-Mail案内登録をお済ませください。
    ※同一法人内(グループ会社でも可)による2名同時申込みのみ適用いたします。
    ※3名様以上のお申込みの場合、１名あたり定価半額で追加受講できます。
    ※請求書（クレジットカード決済の場合は領収書）は代表者にS&T会員マイページにて発行します（PDF）。
    ※請求書および領収証は1名様ごとに発行可能です。
    　(申込みフォームの通信欄に「請求書１名ごと発行」と記入ください。)
    ※他の割引は併用できません。
    2名で55,000円（2名ともE-Mail案内登録必須​／１名あたり定価半額の27,500円）
    3名で82,500円（3名ともE-Mail案内登録必須​／１名あたり定価半額の27,500円）
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    　1名申込み： 受講料 44,000円(E-Mail案内登録価格 42,020円 )
    　定価：本体40,000円＋税4,000円
    　E-Mail案内登録価格：本体38,200円＋税3,820円
    　　※１名様でオンライン配信セミナーを受講する場合、上記特別価格になります。
    　　※他の割引は併用できません。

    主催者

    開催場所

    全国

    受講について

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    ※アーカイブ配信受講は配信開始日からダウンロード可となります。

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    開催日時


    10:30 ～

    受講料

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