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流動予測・自動実験・転移学習を軸とした多相フロー反応の最適設計法構築

公募研究

研究領域デジタル化による高度精密有機合成の新展開
研究課題/領域番号 24H01088
研究種目

学術変革領域研究(A)

配分区分補助金
審査区分 学術変革領域研究区分(Ⅱ)
研究機関九州大学

研究代表者

浅野 周作  九州大学, 工学研究院, 准教授 (30827522)

研究期間 (年度) 2024-04-01 – 2026-03-31
研究課題ステータス 交付 (2025年度)
配分額 *注記
8,320千円 (直接経費: 6,400千円、間接経費: 1,920千円)
2025年度: 4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2024年度: 4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
キーワード流動状態 / 転移学習 / 気液固反応
研究開始時の研究の概要

固体触媒を充填した反応器に液とガスを流通させて行う気液固系のフロー反応は、生産性で極めて優れている。しかし、気液固の3相が複雑な流動状態を形成するため、その設計には、感と経験に加え、試行錯誤での検討が必要となっている。本研究では、気液固反応用のフロー反応装置を自動最適設計することを目指し、内部流動状態と化学反応の関係理解に基づいた反応成績予測手法の開発を実施する。有機合成化学の多様性に対応するため、構築したデータベースに対して転移学習を行い、少数の新規データからの反応成績予測実現を目指す。

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公開日: 2024-04-05   更新日: 2025-06-20  

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