2019 Fiscal Year Annual Research Report
Process intensification utilizing data science techniques: modeling reactive chromatography
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18H01776
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| Research Institution | Nagoya University |
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Principal Investigator |
川尻 喜章 名古屋大学, 工学研究科, 教授 (20811087)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | プロセスモデリング / プロセス強化 / クロマトグラフィー / データサイエンス / ベイズ推定 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
化学工学におけるプロセス開発とプロセス強化を目的としたデータサイエンス手法の開発のための、有望な研究結果が得られた。（１）導入した高速液体クロマトグラフィー分離試験装置を使い、更なる実験データを取得することに成功した。このクロマトグラフィー分離試験は、イオン交換樹脂を使った水溶液中のフルクトースとグルコースの高濃度分離、およびC18カラムと有機溶媒を使った有機化合物の分離実験の２つを継続して行った。特に当年度の試験では、新しくフェノールとクレゾールの分離試験を開始し、実験データの取得に成功した。（２）疑似移動相クロマトグラフィー装置を使った糖の分離試験を行い、モデリングのための試験データを取得した。（３）モデルパラメータ推定、および不確実性定量化の手法として、逐次モンテカルロ法の実装を行った。これは上記の実験データからモデルパラメータを推定する際の計算時間を著しく減らすことの出来る手法である。また、同手法は並列計算により計算を効率化することが出来る。同手法の最適な実装方法について検討した結果、特にLikelihood tempering法が有効であることを見出した。この実装方法を使うと、これまで使用していたマルコフ連鎖モンテカルロ法に比べて計算時間を著しく減らすことが出来ることを確認した。（４）階層ベイズ推定手法の応用を更に進めた。特に、分子シミュレーションにより得られたデータへの応用に着目し、同手法の実装を行った。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
当初に予想したよりもパラメータ推定のための計算時間が長くかかることが判明し、数値計算手法の見直しを行った。数値計算手法として逐次モンテカルロ法の最適な実装の方法の検討および検証に時間を費やしたため、当初に想定していたよりもやや遅れている。
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| Strategy for Future Research Activity |
計算時間を削減するための逐次モンテカルロ法について、最適な実装方法について見通しが立ったため、同手法をこれまでで取得した実験データに適用し、モデリングが効率化出来ることを検証する。また、階層ベイズ推定の更なる応用例として、分子シミュレーションにより得られたデータの解析を試みる。
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