マイクロリアクタープロセス運転操作のためのソフトセンシングシステムの開発

2001 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 13750693
• Research Category: Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
• Research Institution: Tokyo Institute of Technology
• Principal Investigator: 松本 秀行 東京工業大学, 大学院・理工学研究科, 助手 (90313345)
• Keywords: マイクロリアクター / プロセス / 運転操作 / ソフトセンシング / ニュートラルネットワーク / 輸送現象 / シミュレーション / 電気泳動

Research Abstract

微小空間に多数のセンサーを配置することが難しいと想定されるマイクロリアクタープロセスの運転操作を柔軟かつ効率よく行うために、ニューラルネットワークモデルや輸送現象方程式モデルなどの様々なモデル化手法を用いた装置内状態予測・同定システム(ソフトセンシングシステム)を検討し、また、同システムの実用化を検討するためのモデル実験を行い、以下の成果を挙げることができた。
1.選択性の高い分離が可能な高速液体クロマトグラフィー(HPLC)分離法を用いたマイクロ分離プロセスの運転操作性を検討するために、HPLC分離・分取操作実験および輸送現象方程式モデルによる数値シミュレーションによって得られたプロセス挙動を階層的にニューラルネットワークでモデル化し、その階層的にモジュール化されたニューラルネットモデルの分離・連結を試みたことで、装置内の状態変化に柔軟に対応しながら分離・分取挙動を予測できる効率のよいマクロ的ソフトセンシング手法を見出すことができた。
2.精密分離が可能なキャピラリー電気泳動分離法を用いたマイクロ分離プロセスの運転操作性を検討するために、ミクロンオーダーの流路幅をもつマイクロフリーフロー電気泳動装置と可視化実験用装置や吸光度測定装置を組み合わせたモデル実験システムを構築した。また同時に、数値流体解析ソフトウェアやヴィジュアリゼーション用ソフトウェア等の種々のソフトウェアを用いて、空間的不均一性を持つ化学プロセスの動的挙動を異種複数の輸送現象モデルに基づいて精密かつ効率的にシミュレーションするハイブリッドモデリング手法の開発を試み、今後のモデル実験によって得られるデータの詳細解析ならびにソフトセンシングシステムの設計における同手法適用の有効性を見出すことができた。

Research Products

• [Publications] Matsumoto, Hideyuki: "Modularized Neural Network Modeling of GFC Fractionation Process"Proceeding of the International Conference EANN'O1. 31-38 (2001)
• [Publications] 黒田, 千秋: "ハイブリッドモデルを用いた反応器内部の動的挙動シミュレーション"第51回理論応用力学講演会講演論文集. 199-200 (2002)
• [Publications] 松本, 秀行: "複数異種の構造・機能モデルに基づく動的プロセスシミュレーションシステムの構築"化学工学第67年会講演要旨集. W109 (2002)