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ベイズ推定・実験計画による化学プロセスモデリングと二酸化炭素吸着分離での実証

研究課題

研究課題/領域番号 21H01703
研究種目

基盤研究(B)

配分区分補助金
応募区分一般
審査区分 小区分27020:反応工学およびプロセスシステム工学関連
研究機関名古屋大学

研究代表者

川尻 喜章  名古屋大学, 工学研究科, 教授 (20811087)

研究期間 (年度) 2021-04-01 – 2024-03-31
研究課題ステータス 交付 (2023年度)
配分額 *注記
17,420千円 (直接経費: 13,400千円、間接経費: 4,020千円)
2023年度: 2,990千円 (直接経費: 2,300千円、間接経費: 690千円)
2022年度: 7,020千円 (直接経費: 5,400千円、間接経費: 1,620千円)
2021年度: 7,410千円 (直接経費: 5,700千円、間接経費: 1,710千円)
キーワードベイズ推定 / 化学プロセスモデリング / 二酸化炭素 / 吸着分離 / プロセスモデリング / 吸着 / 分離プロセス / 統計 / 化学工学
研究開始時の研究の概要

化学プロセスを設計し運転するため、数式モデルを計算機に実装し、その性能を予測することが行われる。この数式モデルを作るためには、多くの実験を行うだけでなく、経験と経験を持った研究者の判断に頼ることが多い。この過程をシステマティックに行い効率的にするため、本研究ではベイズ統計技術を応用する。更には、二酸化炭素吸着分離を例に取り、モデルの信頼性を高めるために最も効率的な実験方法を見出す。

研究実績の概要

ベイズ推定を吸着分離プロセスに適用し、モデリング、モデルパラメータの推定、およびモデルパラメータの不確実性定量化を効率的に行う数値計算手法を実現するための有望な研究成果が得られた。(1)昨年度より引き続き破過試験およびパルス注入試験を実施し、実験データを取得した。温度、圧力、流量などを変えた測定を行い、推定に必要なデータ量を確保することに努めた。(2)逐次モンテカルロ法を吸着分離プロセスに適用した。吸着分離プロセスのモデルは物質収支式、熱収支式、そして吸着等温線から成る非線形偏微分方程式として表され、これを数値計算手法により解を得るためには長い計算を必要とする。この吸着分離プロセスモデルに含まれるパラメータを推定し、かつその不確実性を定量化するためには上記のモデルを繰り返し解くことが必要になるが、これを逐次モンテカルロ法により効率的に行えることを実証した。(3)複数のモデルパラメータ間の相関を解析した。モデルパラメータ間に相関がある場合、不確実性を減少させることが難しくなる。上記(1)で得られた実験データから、モデルパラメータ間にどの程度の相関があるかを解析した。(4)上記(2)で実施した逐次モンテカルロ法を、液相および気相吸着分離プロセスだけではなく液相吸着反応分離プロセスにも適用した。この手法により、反応吸着分離プロセスモデルに含まれるパラメータの不確実性定量化とパラメータ推定が効率的に行えることを確認し、これを論文として発表した。

現在までの達成度 (区分)
現在までの達成度 (区分)

2: おおむね順調に進展している

理由

本研究課題の進捗状況は、おおむね順調に進展していると考えられる。具体的な理由は以下の通りである。(1)破過試験およびパルス注入試験を追加で実施し、濃度、圧力、流速などを変えながら実験を行い、推定に必要なデータ量を確保できた。実験データの蓄積は問題無く進んでいる。(2)吸着分離プロセスモデルへ逐次モンテカルロ法を実装し、モデルパラメータの推定とパラメータの不確実性定量化を効率的に行えることがわかった。(3)上記(2)の手法を、液相および気相吸着分離プロセスだけではなく液相吸着反応分離プロセスにも適用した。これにより効率的にモデルパラメータ推定とパラメータ不確実性を定量化が出来ることがわかり、これを論文として発表した。

今後の研究の推進方策

本研究課題の今後の推進方策として、以下を計画している。(1)逐次モンテカルロ法アルゴリズムを並列計算として実装し、複数のプロセッサを同時に使うことで、更に計算時間を短縮化する。(2)モデルパラメータ間の相関を解決できる実験を見いだすことを試みる。パラメータ間の相関が強い場合、不確実性を減少させることが難しくなる。これを解決する実験を設計することを計画する。特に、注入濃度と体積を変化させ、最適な実験を見いだす。(3)上記(1)および(2)の検討に必要な実験データを取得するため、更に追加の破過試験およびパルス注入試験も行う

報告書

(2件)
  • 2022 実績報告書
  • 2021 実績報告書
  • 研究成果

    (11件)

すべて 2024 2023 2022 2021

すべて 雑誌論文 (3件) 学会発表 (8件) (うち国際学会 7件)

  • [雑誌論文] Parameter estimation for reactive chromatography model by Bayesian inference and parallel sequential Monte Carlo2024

    • 著者名/発表者名
      Sugiyama Hikari、Yamamoto Yota、Suzuki Kensuke、Yajima Tomoyuki、Kawajiri Yoshiaki
    • 雑誌名

      Chemical Engineering Research and Design

      巻: 203 ページ: 378-390

    • DOI

      10.1016/j.cherd.2024.01.056

    • 関連する報告書
      2022 実績報告書
  • [雑誌論文] Estimation and statistical analysis of model parameters using sequential Monte Carlo for phenol and p-cresol separation2023

    • 著者名/発表者名
      Yuan Ziting、Yamamoto Yota、Yajima Tomoyuki、Kawajiri Yoshiaki
    • 雑誌名

      Journal of Chromatography A

      巻: 1688 ページ: 463703-463703

    • DOI

      10.1016/j.chroma.2022.463703

    • 関連する報告書
      2022 実績報告書
  • [雑誌論文] Mapping adsorbent properties to optimal process performance of two-bed temperature swing adsorption by superstructure optimization2023

    • 著者名/発表者名
      Sugiura Yuchi、Yajima Tomoyuki、Kawajiri Yoshiaki
    • 雑誌名

      Chemical Engineering and Processing - Process Intensification

      巻: 191 ページ: 109438-109438

    • DOI

      10.1016/j.cep.2023.109438

    • 関連する報告書
      2022 実績報告書
  • [学会発表] Estimation and Statistical Analysis of Model Parameters Using Sequential Monte Carlo for Stepwise Injection Experiment for Preparative Chromatography2023

    • 著者名/発表者名
      Yuan Ziting, Yota Yamamoto, Kensuke Suzuki, Tomoyuki Yajima, Yoshiaki Kawajiri
    • 学会等名
      AIChE Annual Meeting
    • 関連する報告書
      2022 実績報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] Robustness Analysis by Predictive Distribution for Various Operating Configurations for Simulated Moving Bed Chromatography2022

    • 著者名/発表者名
      Kensuke Suzuki, Tomoyuki Yajima, Yoshiaki Kawajiri
    • 学会等名
      18th International Symposium on Preparative and Industrial Chromatography and Allied Techniques (SPICA)
    • 関連する報告書
      2022 実績報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] Comprehensive Quantification of Model Prediction Uncertainty for Simulated Moving Bed Chromatography2022

    • 著者名/発表者名
      Kensuke Suzuki, Tomoyuki Yajima, Yoshiaki Kawajiri
    • 学会等名
      14th International Symposium on Process Systems Engineering
    • 関連する報告書
      2022 実績報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] Parameter Estimation for Reactive Chromatography Model by Bayesian Inference and Parallel Sequential Monte Carlo2022

    • 著者名/発表者名
      Hikari Sugiyama, Yota Yamamoto, Kensuke Suzuki, Tomoyuki Yajima, Yoshiaki Kawajiri
    • 学会等名
      AIChE Annual Meeting
    • 関連する報告書
      2022 実績報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] Evaluation of Adsorbent Performance By Optimal Temperature Swing Adsorption Process2022

    • 著者名/発表者名
      Yuchi Sugiura, Tomoyuki Yajima, Yoshiaki Kawajiri
    • 学会等名
      AIChE Annual Meeting
    • 関連する報告書
      2022 実績報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] 逐次モンテカルロ法を用いたベイズ推定によるクロマトグラフィー分離モデルパラメータの不確実性定量化2022

    • 著者名/発表者名
      矢嶌 智之, 山本 陽多, 川尻 喜章
    • 学会等名
      2022年度統計関連学会連合大会
    • 関連する報告書
      2022 実績報告書
  • [学会発表] Parameter Estimation of Chromatography By Bayesian Inference Using Two Monte Carlo Methods2021

    • 著者名/発表者名
      Ziting Yuan, Yota Yamamoto, Tomoyuki Yajima, and Yoshiaki Kawajiri
    • 学会等名
      AIChE Annual Meeting
    • 関連する報告書
      2021 実績報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] Uncertainty propagation from batch experiment parameters towards prediction of continuous chromatographic process2021

    • 著者名/発表者名
      Kensuke Suzuki, Yota Yamamoto, Tomoyuki Yajima, Yoshiaki Kawajiri
    • 学会等名
      AIChE Annual Meeting
    • 関連する報告書
      2021 実績報告書
    • 国際学会

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公開日: 2021-04-28   更新日: 2024-12-25  

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