AI・機械学習– category –
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反応速度論によるプロセス最適化とコスト削減:化学プラントにおける設計・制御・AI活用の最前線
化学プロセスにおける最適化とコスト削減は、常に産業界の中核課題であり続けています。特に石油精製、石油化学、医薬品製造といった分野では、高品質かつ高収率を維持しながら、原料とエネルギーの無駄を最小限に抑える取り組みが不可欠です。その鍵を握... -
プロセス熱統合とスマート熱ネットワーク設計:Pinch技術・AI・脱炭素対応の最前線
プロセス統合と熱ネットワークの最前線 化学プラントにおける熱交換器の設計は、単なる装置単体の最適化から、近年ではプロセス全体の熱統合(Heat Integration)へと進化しています。従来、各ユニット操作ごとに独立して熱源・冷却系を設計していたのに対... -
熱交換器のAIリアルタイム診断と予測保全:スマートプラントへの革新アプローチ
AI・機械学習でのリアルタイム診断による熱交換器の革新 化学プラントにおいて熱交換器は、反応熱の制御、原料の予熱、生成物の冷却など多岐にわたる重要な役割を担っています。その性能が低下すると、エネルギー効率の悪化や製品品質への影響、設備寿命の... -
AI活用による異常検知と予測制御の最前線
基礎:プロセス異常検知の必要性とAIの役割 化学プラントの運転では、温度・圧力・流量・成分組成など多彩な変数が相互に影響し合いながら稼働しています。人が管理できる範囲を超えた微小変動や、多因子が同時に変動した際の複雑な挙動は従来の閾値アラー... -
反応速度論と反応器設計:スケールアップの基礎からAI活用まで
はじめに:反応速度論と反応器の関係 反応速度論は、化学反応の進行速度を定量的に扱う学問分野であり、反応器の選定・設計・運転条件の設定において不可欠の知識です。工業的スケールの生産で収益性と安全性を確保するには、研究室(ラボ)の小規模実験か... -
伝熱シミュレーションと最適化:CFD・AIによるプロセス設計
はじめに:伝熱シミュレーションの重要性 化学プラントでのプロセス最適化を図る際、熱移動(伝熱)の効率は生産性とコストの両面で大きな影響を与えます。従来は設計相関式や概算モデルを用いて熱交換器や反応器の伝熱性能を予測してきましたが、複雑な流... -
蒸留プロセスのシミュレーションと最適化:基礎からAI活用まで徹底解説
はじめに:蒸留とその重要性 蒸留は、液体混合物中の成分ごとの揮発性の差を利用し、成分を分離・精製する基本的な単位操作です。化学工業では最も広く用いられており、原油の精製から医薬品の製造まで、多彩な分野で活躍します。しかし、蒸留塔の設計や運... -
AIと機械学習による反応速度論の進化:パラメータ推定の課題と可能性
はじめに:反応速度論とパラメータ推定の課題 化学反応速度論は、化学工学やプロセス産業の中核をなす分野です。反応器の設計やプロセス最適化には、反応速度式(例:Arrhenius式)や反応次数、活性化エネルギーなどのパラメータを正確に把握することが不...
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