2020 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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2018-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | プロセス強化 / プロセスモデリング / クロマトグラフィー / 反応分離 / ベイズ推定 / 逐次モンテカルロ法 |
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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し、モデルパラメータの推定に利用出来ることを確認した。昨年まで行ったフェノールとクレゾールの分離試験を継続し、様々なインジェクション体積による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継続し、更にそのデータからパラメータ推定とプロセス最適化が可能であることを実証した。特に高濃度のフルクトース、グルコース混合水溶液からフルクトースの分離を実証し、モデルの誤差を解消するためのパラメータ手法を実装した。更にはこうして更新されたモデルを使い再最適化することで、より最適に近い運転方法を探索できることを実験で実証した。(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、昨年度に実装した逐次モンテカルロ法の更なる検証を行ったところ、従来の計算法に比べて著しい優位性を確認出来た。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。同手法を並列計算として実装することで、計算時間を減少させることが出来ることをまとめ、論文として発表した。同手法をメタノールと酢酸からの酢酸メチル合成を行う反応クロマトグラフィー分離に応用し、現実的な時間でパラメータ推定とその不確実性定量化が出来ることを報告した。
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| Research Progress Status |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
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