生成AIを活用したPythonによる化学プロセス計算の基礎と実践

セミナー趣旨

AIの開発で使われているプログラム言語Pythonは広く普及しています。オープンソースのライブラリが非 常に充実しており、化学プロセス計算においてもExcel （VBA）や MATLAB などの従来のツールに取って代わろうと しています。Pythonで駆動するAIとPythonコードによる化学プロセス計算であればシームレスな結合が可能になりま す。Pythonコードも生成AIを活用すれば簡単に作れます。Web環境さえあれば、インストールなしでPythonによる化 学プロセス計算ができます。Pythonの基礎から生成AIを用いた化学プロセス計算のプログラミングまで解かりやすく解 説いたします。コードはすべて参加者に差し上げます。

セミナープログラム

１．Pythonの基礎
　　1.1　PythonをWeb環境のGoogle Colaboratoryで使う
　　1.2　オープンソースライブラリー
　　1.3　基本的な文法
　　1.4　グラフの作成

２．Pythonによるプログラミングの基礎
　　2.1　線形方程式の解法
　　2.2　データの相関（線形、非線形）
　　2.3　非線形方程式の解法（ニュートン−ラフソン法）
　　2.4　連立非線形方程式の解法
　　2.5　数値積分（台形公式とシンプソン則）
　　2.6　常微分方程式（オイラー法とルンゲ−クッタ法）
　　2.7　偏微分方程式（差分法）
　　2.8　Excelとのデータのやり取り
　　2.9　ExcelでPythonを使う（Python in Excel）

３．生成AI Geminiを活用した化学プロセス計算のプログラミング
　　3.1　物性（van der Waals式、SRK式、Antoineの式）
　　3.2　物質収支（蒸留塔、管路網の流れ）
　　3.3　熱収支（熱交換器、反応の熱収支、撹拌槽の加熱、配管の流れ）
　　3.4　蒸留（沸点計算、フラッシュ計算、単蒸留、階段作図）
　　3.5　ガス吸収（充填層吸収塔、多段ガス吸収塔）
　　3.6　吸着（吸着平衡、吸着塔、イオン交換）
　　3.7　膜分離（中空糸膜、ガス分離）
　　3.8　反応平衡
　　3.9　反応装置の物質収支と熱収支
　　3.10　反応速度
　　3.11　触媒反応（酵素反応）
　　3.12　可逆反応と逐次反応
　　3.13　膜リアクター
　　3.14　固体触媒リアクター
　　3.15　非等温リアクター
　　3.16　バイオリアクター（回分培養、流加培養、ケモスタット、灌流培養）

４. 生成AI Geminiを活用した化学プロセス関連のAIのプログラミング
　　4.1　機械学習（SVM）
　　4.2　ニューラルネットワーク（ANN）

５. 質疑応答

【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

1名につき 49,500円（消費税込、資料付）
〔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

受講について

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