技術セミナー・研修・出版・書籍・通信教育・eラーニング・講師派遣の テックセミナー ジェーピー
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アーカイブ配信の視聴期間は2026年12月9日〜19日を予定しております。
アーカイブ配信のお申し込みは2026年12月9日まで承ります。
本セミナーでは、晶析現象および化学工学的な解析・モデル化を基盤として、予測に用いるデータや説明変数・特徴量をどのように設計・整理するかを解説いたします。
晶析は、化学・医薬・食品・材料分野において、分離精製、粒子設計、品質制御に広く用いられる重要な単位操作です。一方で、晶析プロセスでは、溶解度、過飽和度、核発生、結晶成長、粒径分布、伝熱、攪拌、種晶添加など多くの因子が相互に関係するため、得られる結晶の粒径、純度、収率、温度履歴などを経験だけで予測することは容易ではありません。
本講座では、AI・機械学習アルゴリズムそのものの詳細ではなく、晶析現象および化学工学的な解析・モデル化を基盤として、予測に用いるデータや説明変数・特徴量をどのように設計・整理するかを解説します。まず、溶解度曲線、過飽和度、核発生、結晶成長、粒径分布など、晶析操作を理解するうえで必要となる基礎事項を整理します。次に、物質収支、速度論モデル、MSMPRモデル、熱収支計算を通じて、操作条件や物性値をどのようにモデル化し、予測計算に活用するかを考えます。
さらに、融液晶析および二重円管型晶析装置を用いた研究事例を取り上げ、操作条件、結晶成長速度、有効分配因子、結晶純度の関係をモデル化する考え方を紹介します。これらを通じて、晶析プロセスを現象理解に基づいてデータ化し、予測精度の向上や操作条件の探索・最適化につなげるための基本的な考え方を習得していただくことを目的とします。
日本国内に所在しており、以下に該当する方は、アカデミック割引が適用いただけます。
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