データ同化、数理最適化を融合したプロセス迅速設計方法論の構築

Research Project

Project/Area Number	23K13586
Research Category	Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
Allocation Type	Multi-year Fund
Review Section	Basic Section 27010:Transport phenomena and unit operations-related
Research Institution	Osaka Metropolitan University
Principal Investigator	山本卓也大阪公立大学, 大学院工学研究科, 准教授 (10804172)
Project Period (FY)	2023-04-01 – 2026-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2023)
Budget Amount *help	¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000) Fiscal Year 2025: ¥390,000 (Direct Cost: ¥300,000、Indirect Cost: ¥90,000) Fiscal Year 2024: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000) Fiscal Year 2023: ¥3,640,000 (Direct Cost: ¥2,800,000、Indirect Cost: ¥840,000)
Keywords	数値シミュレーション / 多目的最適化 / プロセス設計 / 数理最適化 / データ同化
Outline of Research at the Start	人口減少に伴う製造業の人手不足が叫ばれているため、人手をかけないプロセス設計方法論に大きな期待が集まっている。これまでの化学工学的方法論では、ラボ実験でスケーリング則、相関式を構築したうえで、実際のプロセス設計を行い、それに加えて数値シミュレーション技術が活用されてきたが、社会的要請によってこの方法論をより高速化、省人化することが求められている。本研究では、プロセス設計をより省人化、迅速化するために、プロセス設計にシミュレーションと多目的最適化を組み合わせ、さらに実験結果との摺り合わせをデータ同化で行う方法論を開発し、新しいプロセス迅速設計方法論を開発する。
Outline of Annual Research Achievements	本研究では、実機プロセスまでをデータ駆動によって革新的に開発を遂行するためにデータ同化と最適化、数値シミュレーションを融合したプロセス迅速設計方法論を構築する。この上で、本年度は主に最適化と数値シミュレーションを組み合わせたデータ駆動型プロセス設計方法を開発し、それを検証するための実験装置を構築した。具体的には、化学プロセスで頻繁に利用される攪拌槽に対して多目的最適化で自動設計する方法論を確立し、実際のプロセスに適用できる数値シミュレーションと多目的最適化を組み合わせた。これらを開発することで、単純な最適化問題では不可能な製造現場で最も問題となる多数の条件をすり合わせた良い条件探索までを自動で求めることに成功した。実際にこのフレームワークを利用すると1週間程度の計算時間を要するが、多目的最適条件を探索することに成功しており、さらに、通常に実験的に探索することでは困難な操作条件が離れている2箇所の最適条件を一度に見つけることができた。これに加え、実験的に検証するための攪拌槽の実験装置の構築に加え、流速場を計測するためのParticle Image Velocimetry法による実験系の構築、タンク揺れを計測するためのレーザー計測、容量物質移動係数を測定するための実験系の構築等を行い、実際にデータ駆動で自動で設計した最適条件が実験でも見られるかどうかを検証するための実験準備を行った。これらを2024年度に利用することで、実験による検証も可能な状況が構築することができた。
Current Status of Research Progress	Current Status of Research Progress 2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned. Reason 当初の計画通りデータ駆動型開発手法を構築した上で、実験装置を組み上げ、研究2年目に行うための準備を全て終えることができた。
Strategy for Future Research Activity	今後今回開発した多目的最適化と数値シミュレーションの連成手法を利用し、実際に実験結果でも同様の最適条件が得られるのかを検証する。また、今回利用したアルゴリズムでは、計算時間は1週間程度とはいえ計算時間が長い。それに加え、設計条件にさらに自由度を持たせた場合、さらに時間をようすることが容易に想定される。このため、今後は今回開発したアルゴリズムをさらに高速化することも同時に行う。