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濾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、精密濾過等) 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。

1. 濾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. 濾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
   1. 離散要素法 (DEM)
   2. 数値流体力学 (CFD)
   3. CFD-DEM
   4. CFD-DPM
   5. 混相流シミュレーション
3. ソフトウェアの紹介
   1. 粉体シミュレーションのソフトウェア
   2. CFD・混相流シミュレーションのソフトウェア
   3. 濾過プロセスへの応用例
4. 濾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
   1. バグフィルターのシミュレーション
   2. エアフィルターのシミュレーション
   3. コアレッサーのシミュレーション
   4. 精密濾過 (固液・液液) のシミュレーション
5. 濾過プロセスにおける機械学習活用の事例紹介
   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
   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
   1. 濾過プロセスへのシミュレーションの利活用
   2. 濾過プロセスへの機械学習の利活用
• 質疑応答