粉体・流体シミュレーションと機械学習によるろ過プロセス・ろ材の最適化

★バグフィルター、エアフィルター、コアレッサー、精密ろ過(固液・液液)を対象に、離散要素法(DEM)、数値流体力学(CFD)、CFD-DEM、混相流シミュレーションの原理・特徴・使い分けを体系的に解説。
★粉体・流体解析ソフトウェアの選定ポイント、ろ過プロセスへの具体的な応用事例、機械学習を活用した流れ場予測のサロゲートモデル、多目的最適化によるろ材構造の最適設計など、試作回数削減・開発期間短縮・品質向上最新のためのデータ駆動型開発手法についても！

＜ろ過プロセスの高度化・省エネルギー化・高性能化のための＞
粉体・流体シミュレーションと機械学習によるろ過プロセス・ろ材の最適化

講師：広島大学　石神 徹 氏

＜日時＞
2026年8月25日(火)　13:00-17:00

＜形式＞
Zoomを用いたオンラインセミナー

＊受講料やセミナー申し込み～開催までの流れなど、詳細については、弊社HPのセミナーページを必ずご確認ください。

■講座のポイント
ろ過プロセスの高度化・省エネルギー化・高性能化に向けて、粉体挙動・流体挙動・粒子捕集メカニズムを可視化し、設計へ活用するシミュレーション技術への関心が高まっています。本セミナーでは、バグフィルター、エアフィルター、コアレッサー、精密ろ過(固液・液液)を対象に、離散要素法(DEM)、数値流体力学(CFD)、CFD-DEM、混相流シミュレーションの原理・特徴・使い分けを体系的に解説します。あわせて、粉体・流体解析ソフトウェアの選定ポイントや、ろ過プロセスへの具体的な応用事例も紹介します。さらに、機械学習を活用した流れ場予測のサロゲートモデル、多目的最適化によるろ材構造の最適設計など、最新のデータ駆動型開発手法についても解説します。ろ過現象の理解を深めたい方、開発期間短縮、性能向上、試作回数削減、DX推進を目指す技術者・研究者に有益な内容です。

■受講後、習得できること
・ろ過プロセスにおける粉体・流体挙動、粒子捕集メカニズムの基礎理解
・DEM、CFD、CFD-DEMなど各種シミュレーション手法の特徴理解と適切な使い分け
・バグフィルター、エアフィルター、精密ろ過などへの解析適用と性能改善への活用方法
・機械学習を用いた流れ場予測、ろ材構造・運転条件の最適設計手法
・試作回数削減、開発期間短縮、品質向上を実現するデータ駆動型開発の進め方

■受講対象
・フィルター、ろ材、分離装置の研究・開発・設計に携わる技術者
・粉体プロセス、流体プロセス、生産技術、設備設計担当者
・CFD、DEMなどシミュレーション技術の導入・活用を検討している方
・機械学習・AIを活用した材料開発、プロセス最適化、DX推進担当者
・ろ過プロセスの性能向上、不具合解析、開発効率化に課題をお持ちの技術者・研究者

■講演プログラム
１．ろ過プロセスにおけるシミュレーション利用の概要

２．ろ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
　2-1.離散要素法(DEM)の原理
　2-2.数値流体力学(CFD)の原理
　2-3.CFD-DEMの原理
　2-4.CFD-DPMの原理
　2-5.混相流シミュレーションの原理

３．ソフトウェアの紹介
　3-1.粉体シミュレーションのソフトウェア
　3-2.CFD・混相流シミュレーションのソフトウェア
　3-3.ろ過プロセスへの応用例

４．ろ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
　4-1.バグフィルターのシミュレーション
　4-2.エアフィルターのシミュレーション
　4-3.コアレッサーのシミュレーション
　4-4.精密ろ過(固液・液液)のシミュレーション

５．ろ過プロセスにおける機械学習活用の事例
　5-1.フィルター内部の流れ場を予測するサロゲートモデル
　5-2.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
　6-1.ろ過プロセスへのシミュレーションの利活用
　6-2.ろ過プロセスへの機械学習の利活用

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