| Project/Area Number |
21H04870
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Medium-sized Section 60:Information science, computer engineering, and related fields
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
酒井 幹夫 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 教授 (00391342)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
出町 和之 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 准教授 (00292764)
森 隆昌 法政大学, 生命科学部, 教授 (20345929)
綱澤 有輝 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 地質調査総合センター, 研究員 (80803923)
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| Project Period (FY) |
2021-04-05 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥41,730,000 (Direct Cost: ¥32,100,000、Indirect Cost: ¥9,630,000)
Fiscal Year 2024: ¥10,140,000 (Direct Cost: ¥7,800,000、Indirect Cost: ¥2,340,000)
Fiscal Year 2023: ¥10,140,000 (Direct Cost: ¥7,800,000、Indirect Cost: ¥2,340,000)
Fiscal Year 2022: ¥9,620,000 (Direct Cost: ¥7,400,000、Indirect Cost: ¥2,220,000)
Fiscal Year 2021: ¥11,830,000 (Direct Cost: ¥9,100,000、Indirect Cost: ¥2,730,000)
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| Keywords | 連続生産 / 離散要素法 / 固体-流体連成シミュレーション / デジタルツイン / 製剤 / 妥当性確認 / Validation / 固体-流体連成問題 / DEM-CFD法 / ロータリー式打錠機 / 医薬品 / マルチフィジックスシミュレーション / 医薬品連続生産 / 縮約モデル / Discrete Element Method / DEM / 粗視化モデル / Modeling & Simulation / V&V / 固有直行分解 / サイバーフィジカルシステム / スマート工場 / 埋込境界法 / 符号付距離関数 / 固有直交分解 / データサイエンス / 粉体工学 |
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| Outline of Research at the Start |
医薬品製造において、従来の生産方式に対して大きな利点があるため連続生産の導入が検討されている。本研究では、医薬品の中で最も身近な固形製剤の連続生産に注目する。固形製剤の連続生産は固体と流体が複雑に相互作用するマルチフィジックス問題である。固形製剤の連続生産を精緻に模擬するには、卓越したマルチフィジックスシミュレーションモデルとともに、正確な物性値の設定が求められる。そこで、本研究では、固形製剤の連続生産の実現に向けて、高度なマルチフィジックスシミュレーションモデルと機械学習を用いた物性値推定を融合した革新的シミュレーション技術を開発する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
医薬品の製造において連続生産の導入が注目されている。これまでの連続生産の研究は実験やプロセス設計を中心になされてきた。現在、連続生産の対象となる医薬品は少ないため、医薬品の連続生産を実現するために精緻なコンピュータシミュレーションの導入が期待されている。本研究では、固形製剤を対象とし、数値シミュレーションに関する研究を行う。本研究で対象とする連続生産は、固体粒子と流体が複雑に相互作用するマルチフィジックス問題である。このようなマルチフィジックス問題の数値シミュレーションを実行するために、研究者代表者のグループで独自開発したFlexible Euler-Lagrange method with an implicit algorithm (FELMI)コードを用いて研究を進めた。2023年度の研究実績は、(1)固気混相流を対象とした縮約モデルの開発および(2)FELMIを用いたロータリー式打錠機の数値シミュレーションである。(1)固気混相流を対象とした縮約モデルの開発では、人工知能（radial-basis function (RBF)およびlong-short term memory (LSTM) neural network）を使用した。本縮約モデルにより、固気二相流の現象を効率よく再現できることを示した。(2)FELMIを用いたロータリー式打錠機の数値シミュレーションでは、粉末を金型に充填する際の吸引効果の考察を行った。なお、既存の数値シミュレーションでは、ロータリー式打錠機のような下杵（境界条件）が動いた状態で、固体粒子と流体が流動する現象を模擬することが技術的に困難であったが、FELMIでは符号付距離関数と埋込境界法を組み合わせて境界を模擬しているため、このような既存技術で困難な体系を容易に模擬することができた。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
研究者代表者のグループで独自開発したFlexible Euler-Lagrange method with an implicit algorithm (FELMI)コードをベースにして、固形製剤の連続生産の数値シ ミュレーションに関する要素技術の開発を行うとともに、開発したモデルの妥当性確認を行った。固気混相流を対象とした縮約モデルも開発し、本縮約モデルにより固気二相流の現象を効率よく再現できることを示した。本年度の研究成果の論文が権威ある国際学術雑誌に出版できた他、国内外の学会において多数の招待講演の機会が与えられた。このようなことから、研究成果が国際的に認めたと判断している。総合的にみて研究はおおむね順調に進展していると考えている。
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| Strategy for Future Research Activity |
引き続き、医薬品の連続生産を対象とした数値シミュレーションに関する研究を行う。その際、研究代表者のグループで開発した、DEM粗視化モデル、非球形粒子モデル、数値計算安定化手法などを組み合わせた数値シミュレーションを実行し、高い安定性で実現象をよく再現できることを示す。連続生産を対象としたサロゲートモデルの開発に関する研究も行いたい。
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