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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本セミナーでは、リチウム電池や太陽光パネル、EVモータなど、レアメタル含有製品のリサイクル最新動向から再抽出・再精製技術までを解説いたします。
本セミナーでは、微生物を利用したレアメタルの回収技術について、合成・生産プロセス、排水処理プロセスの両面から解説いたします。
本セミナーでは、現在策定作業が進められているELV規則法案の内容およびその背景、その他包括的な視点から見たCEが今後の自動車産業に及ぼす影響とその予測について、最新の情報・資料を交えて解説をいたします。
本セミナーでは、リチウムイオン電池リサイクルについて取り上げ、電池廃棄やリサイクルの法規制、処理技術、課題及び安全性、リサイクル戦略、ビジネスの動向について解説いたします。
本セミナーでは、EV車の普及と脱炭素の関係、車載用リチウムイオン電池のリユース、リサイクルの確立の真の課題、LiBリサイクルの技術動向について詳解いたします。
本セミナーでは、EV車の普及と脱炭素の関係、車載用リチウムイオン電池のリユース、リサイクルの確立の真の課題、LiBリサイクルの技術動向について詳解いたします。
本セミナーでは、レアメタルの都市鉱山活用を支える技術の最近の動向と課題を、金属別、製品別に明らかにし、「都市鉱山」ビジネスの展開に活用できる知識、ポイントを詳解いたします。
本セミナーでは、レアメタルの都市鉱山活用を支える技術の最近の動向と課題を、金属別、製品別に明らかにし、「都市鉱山」ビジネスの展開に活用できる知識、ポイントを詳解いたします。
本セミナーでは、微生物を利用したレアメタルの回収技術について、合成・生産プロセス、排水処理プロセスの両面から解説いたします。
本セミナーでは、多くの元素を含む卑金属合金をベースに高性能な水分解触媒を探索する試みについて、第一原理計算と機械学習の観点を中心に解説いたします。
本セミナーでは、電気自動車、燃料電池自動車、天然ガス自動車など次世代自動車の世界的な市場動向や各国の関連政策動向と車載用途も増え、更なる供給の逼迫が予想されるリチウムイオン電池原料 (リチウム、コバルト) の開発状況、価格動向について解説いたします。
本セミナーでは、廃製品を各種再生原料にするためのカギとなる選別技術について、基本的な考え方から解説いたします。
また、レアメタルの供給不安と対策についてや、情報利用とAI化による無人選別工場の開発についても言及いたします。
本セミナーでは、マイクロ波、バイオマス廃棄物を活用しレアメタルを精製・回収する技術について解説いたします。
本セミナーでは、EV車の普及と脱炭素の関係、車載用リチウムイオン電池のリユース、リサイクルの確立の真の課題、LiBリサイクルの技術動向について詳解いたします。
本セミナーでは、多くの元素を含む卑金属合金をベースに高性能な水分解触媒を探索する試みについて、第一原理計算と機械学習の観点を中心に解説いたします。
本セミナーでは、リチウムイオン電池リサイクルについて取り上げ、電池廃棄やリサイクルの法規制、処理技術、課題及び安全性、リサイクル戦略、ビジネスの動向について解説いたします。
本セミナーでは、電気自動車、燃料電池自動車、天然ガス自動車など次世代自動車の世界的な市場動向や各国の関連政策動向と車載用途も増え、更なる供給の逼迫が予想されるリチウムイオン電池原料 (リチウム、コバルト) の開発状況、価格動向について解説いたします。
本セミナーでは、電気自動車、燃料電池自動車、天然ガス自動車など次世代自動車の世界的な市場動向や各国の関連政策動向と車載用途も増え、更なる供給の逼迫が予想されるリチウムイオン電池原料 (リチウム、コバルト) の開発状況、価格動向について解説いたします。
本セミナーでは、多くの元素を含む卑金属合金をベースに高性能な水分解触媒を探索する試みについて、第一原理計算と機械学習の観点を中心に解説いたします。
本セミナーでは、レアメタルの都市鉱山活用を支える技術の最近の動向と課題を、金属別、製品別に明らかにし、「都市鉱山」ビジネスの展開に活用できる知識、ポイントを詳解いたします。
本セミナーでは、EV車の普及と脱炭素の関係、車載用リチウムイオン電池のリユース、リサイクルの確立の真の課題、LiBリサイクルの技術動向について詳解いたします。
本セミナーでは、リチウム電池や太陽光パネル、EVモータなどレアメタル含有製品のリサイクル最新動向から再抽出・再精製技術までを解説いたします。
本セミナーでは、膨大な量の中古EV用リチウムイオン電池を扱うための、リユース/リサイクル技術の開発とビジネスモデルの構築を解説いたします。
本セミナーでは、多くの元素を含む卑金属合金をベースに高性能な水分解触媒を探索する試みについて、第一原理計算と機械学習の観点を中心に解説いたします。