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★バグフィルター、エアフィルター、コアレッサー、精密ろ過(固液・液液)を対象に、離散要素法(DEM)、数値流体力学(CFD)、CFD-DEM、混相流シミュレーションの原理・特徴・使い分けを体系的に解説。
★粉体・流体解析ソフトウェアの選定ポイント、ろ過プロセスへの具体的な応用事例、機械学習を活用した流れ場予測のサロゲートモデル、多目的最適化によるろ材構造の最適設計など、試作回数削減・開発期間短縮・品質向上最新のためのデータ駆動型開発手法についても！
講師
広島大学 大学院先進理工系科学研究科化学 工学プログラム 教授
博士（工学）
石神 徹 氏
講師紹介
■経歴
2010年 神戸大学大学院工学研究科応用化学専攻 博士課程後期修了(博士(工学))
2010年 神戸大学大学院工学研究科応用化学専攻 特命助教
2014年 日本大学生物資源科学部 助教
2017年 広島大学大学院工学研究科化学工学専攻 准教授
2026年 広島大学大学院先進理工系科学研究科化学工学プログラム 教授
■専門および得意な分野・研究
分散系・粉体・混相流の数値シミュレーション、深層学習に基づくサロゲートモデル、機械学習による材料・プロセス・装置の最適化
■本テーマ関連学協会での活動
化学工学会 粒子・流体プロセス部会 熱物質流体工学分科会 副代表
化学工学会 粒子・流体プロセス部会 粉体プロセス分科会 幹事
日本粉体工業技術協会 粉体シミュレーション技術利用分科会 副コーディネータ
日本混相流学会 評議員
＜その他関連商品＞
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日時・受講料・お申込みフォーム
●日時：2026年8月25日(火) 13:00-17:00 ＊途中、小休憩を挟みます。
●受講料：
【オンライン受講（見逃し視聴なし）】：1名 46,200円(税込（消費税10％）、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき35,200円
【オンライン受講（見逃し視聴あり）】：1名 51,700円(税込（消費税10％）、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき40,700円
＊「見逃し視聴あり」でお申込の場合、当日のご参加が難しい方も後日セミナー動画の視聴が可能です。
＊学校法人割引：学生、教員のご参加は受講料50％割引。→「セミナー申込要領・手順」を確認ください。
＊5名以上でのお申込の場合、更なる割引制度もございます。
ご希望の方は、以下より別途お問い合わせ・お申込みください。
req@*********（*********にはjohokiko.co.jpを入れてください）
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配布資料・講師への質問など
●配布資料はPDFなどのデータで配布いたします。ダウンロード方法などはメールでご案内いたします。
・配布資料に関するご案内は、開催1週前～前日を目安にご連絡いたします。
・準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申込みをお願いいたします。
（土、日、祝日は営業日としてカウントしません。）
・セミナー資料の再配布は対応できかねます。必ず期限内にダウンロードください。
●当日、可能な範囲でご質問にお答えします。（全ての質問にお答えできない可能性もございます。何卒ご了承ください。）
●ご受講に際しご質問・要望などございましたら、下記メールアドレス宛にお問い合わせください。
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オンラインセミナーご受講に関する各種案内（必ずご確認の上、お申込みください。）
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→音声が聞こえない場合の対処例
→一部のブラウザは音声が聞こえないなどの不具合が起きる可能性があります。
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→見逃し視聴について、 こちらから問題なく視聴できるかご確認ください。（テスト視聴動画へ）パスワード「123456」
＜見逃し視聴ご案内の流れ・配信期間詳細＞
セミナーポイント
■講座のポイント
ろ過プロセスの高度化・省エネルギー化・高性能化に向けて、粉体挙動・流体挙動・粒子捕集メカニズムを可視化し、設計へ活用するシミュレーション技術への関心が高まっています。本セミナーでは、バグフィルター、エアフィルター、コアレッサー、精密ろ過(固液・液液)を対象に、離散要素法(DEM)、数値流体力学(CFD)、CFD-DEM、混相流シミュレーションの原理・特徴・使い分けを体系的に解説します。あわせて、粉体・流体解析ソフトウェアの選定ポイントや、ろ過プロセスへの具体的な応用事例も紹介します。さらに、機械学習を活用した流れ場予測のサロゲートモデル、多目的最適化によるろ材構造の最適設計など、最新のデータ駆動型開発手法についても解説します。ろ過現象の理解を深めたい方、開発期間短縮、性能向上、試作回数削減、DX推進を目指す技術者・研究者に有益な内容です。
■受講後、習得できること
・ろ過プロセスにおける粉体・流体挙動、粒子捕集メカニズムの基礎理解
・DEM、CFD、CFD-DEMなど各種シミュレーション手法の特徴理解と適切な使い分け
・バグフィルター、エアフィルター、精密ろ過などへの解析適用と性能改善への活用方法
・機械学習を用いた流れ場予測、ろ材構造・運転条件の最適設計手法
・試作回数削減、開発期間短縮、品質向上を実現するデータ駆動型開発の進め方
■受講対象
・フィルター、ろ材、分離装置の研究・開発・設計に携わる技術者
・粉体プロセス、流体プロセス、生産技術、設備設計担当者
・CFD、DEMなどシミュレーション技術の導入・活用を検討している方
・機械学習・AIを活用した材料開発、プロセス最適化、DX推進担当者
・ろ過プロセスの性能向上、不具合解析、開発効率化に課題をお持ちの技術者・研究者
セミナー内容
１．ろ過プロセスにおけるシミュレーション利用の概要
２．ろ過プロセスにおけるシミュレーション方法およびその原理
2-1.離散要素法(DEM)の原理
2-2.数値流体力学(CFD)の原理
2-3.CFD-DEMの原理
2-4.CFD-DPMの原理
2-5.混相流シミュレーションの原理
３．ソフトウェアの紹介
3-1.粉体シミュレーションのソフトウェア
3-2.CFD・混相流シミュレーションのソフトウェア
3-3.ろ過プロセスへの応用例
４．ろ過プロセスにおける粉体・流体のシミュレーション活用の事例
4-1.バグフィルターのシミュレーション
4-2.エアフィルターのシミュレーション
4-3.コアレッサーのシミュレーション
4-4.精密ろ過(固液・液液)のシミュレーション
５．ろ過プロセスにおける機械学習活用の事例
5-1.フィルター内部の流れ場を予測するサロゲートモデル
5-2.フィルター構造・プロセス条件の多目的最適設計
６．他大学や海外での研究例
6-1.ろ過プロセスへのシミュレーションの利活用
6-2.ろ過プロセスへの機械学習の利活用
＜終了後、質疑応答＞
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