【中止】高粘性流体の化学プロセス流動における特性／挙動／力学とシミュレーション技術の活用

その特有の挙動から、撹拌・混合・塗布などの各プロセスで制御に苦労されている方へ！コントロールのための基礎理論および、シミュレーション技術を活用する考え方や各手法・活用効果などについて、具体例をふまえ解説します。 

セミナー講師

 室園科研（株）代表取締役 　 室園 浩司 氏

セミナー受講料

【オンラインセミナー（見逃し視聴なし）】：1名41,800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30,800円

【オンラインセミナー（見逃し視聴あり）】：1名47,300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36,300円

＊学校法人割引；学生、教員のご参加は受講料50％割引。

受講について

• 配布資料は、印刷物を郵送で1部送付致します。お申込の際はお受け取り可能な住所をご記入ください。お申込みは4営業日前までを推奨します。それ以降でもお申込みはお受けしておりますが（開催1営業日前の12:00まで）、テキスト到着がセミナー後になる可能性がございます。
• 資料未達の場合などを除き、資料の再配布はご対応できかねますのでご了承ください。
• 受講にあたってこちらをご確認の上、お申し込みください。
• Zoomを使用したオンラインセミナーです→環境の確認についてこちらからご確認ください
• 申込み時に（見逃し視聴有り）を選択された方は、見逃し視聴が可能です→こちらをご確認ください

セミナー趣旨

  流体シミュレーション技術は2024年現在様々な進歩を続けているが、業務活用が進んでいる工業分野とあまり進んでいない工業分野の差も広がっている。  中でも化学プロセス系、特に高粘性流体を扱う分野では、成果が期待できるプロセスにもかかわらず、その特徴的な物性・挙動もあり、業務活用があまり進んでいない。  本セミナーはこのような、特に高粘性流体を扱う化学プロセス系に主眼を置き、その特性/挙動/力学の知識およびシミュレーション技術を理解し活用するための考え方を紹介する。  講師が独自開発しているシミュレーションソフトウェアによる解析事例を多く紹介するが、活用するための考え方は他シミュレーションソフトを用いる場合と共通である。  なお、セミナー資料中で数式は必要最小限としている。

受講対象・レベル

流体を扱う業務の中で、・特に高粘性流体のコントロールにお困りの方・これからシミュレーション技術の業務活用を進めたいテーマをお持ちの方・既にシミュレーション技術の導入を進めているが、期待に沿う成果が得られないテーマをお持ちの方

習得できる知識

・流体シミュレーション技術の基礎と、様々な手法の使い分け【学術寄り】・シミュレーション技術を活用する考え方【エンジニアリング寄り】・高粘性流体の特徴的な挙動【学術寄り】・シミュレーションソフトウェアの特性・活用効果と活用事例

セミナープログラム

1．実際の現象と数値シミュレーション　1-1　「シミュレーション」とは　1-2　数値シミュレーションの分類　1-3　連続体と離散体　1-4　支配方程式　1-5　数値シミュレーションの妥当性2．流体シミュレーションの各手法　2-1　流体を記述する二つの観点　2-2　格子法と粒子法　2-3　高粘性流体に特化した粒子法「MPFI法」　2-4　様々なシミュレーション手法/ツールの使い分け　2-5　流体シミュレーションの歴史　2-6　流体シミュレーションの市場動向3．高粘性流体の力学　3-1　「ドロッとしている」ってどういうこと？　3-2　「ベタベタしている」ってどういうこと？　3-3　「糸を曳く」ってどういうこと？　3-4　「混ざる」ってどんな挙動？　3-5　「モチみたい」ってどんな挙動？　3-6　様々に形容される挙動のモデル化と検証　3-7　本セミナーにおける「高粘性」の定義　3-8　化学プロセスに重要な流体挙動は何か？4．シミュレーションモデルの構築　4-1　シミュレーション目的を定義する　4-2　解析ケースの策定　4-3　現象の近似と物理モデルの選択　4-4　「不確かさ」の捉え方　4-5　解像度の考え方　4-6　解析領域の定義　4-7　計算負荷とのトレードオフ　4-8　目的に合致するシミュレーションモデル事例5．解析事例紹介　5-1　撹拌・混合   　　（増粘剤攪拌、スタティックミキサー、二軸ニーダー、二軸スクリュ押出機）　5-2　塗布・印刷　   　（スリットダイコーター、浸漬塗布、3Dプリンタノズル、スクリーン印刷）　5-3　マイクロ流路デバイス　5-4　メッシュフィルター6．流体シミュレーション技術の今後予想　6-1　実験・観測科学、理論科学、計算科学（シミュレーション）、データ科学　6-2　データ科学の急速な発展　6-3　暗黙知から形式知へ＜質疑応答＞