


化学プロセス、例えば反応や分離、精製のプロセスがありますが、そのどのプロセスにおいても相平衡や粘度といった化学工学物性が関わっています。すなわち、これらのプロセスの設計をするためには化学工学物性が不可欠です。日々の研究開発の成果により、数多くの化学物質が開発されていますが、それらを化学プロセスにおいて使用するために必要な化学工学物性の報告はもちろんありません。化学工学物性の測定には、専門的な装置と技術、そして時間を必要とします。当たり前のようにあると思われがちな物性ですが、現状として報告されているものはほんの一握り、限られたものしかありません。化学工学の中でも、基礎物性分野はこれらの化学工学物性についての研究を行う分野となっています。
分野中の研究内容として、第一に化学工学物性の測定があります。未だ測定されていない対象を測定することはもちろんのことながら、新たな測定法の開発も課題となっています。
残念ながら、測定技術がいくら発達したとしても、数多ある対象の測定をすべて行うことは不可能です。そこで、測定を行うとともに化学工学物性の予測を行う必要があります。予測は既存のモデルを用いて相関、推算を行うとともに、精度の向上や範囲の拡大を図り、新たな推算モデルの立案も課題となっています。ただし、予測だけでは精確な物性を予測できているかを実証することができず、物性の測定が必要となります。
基礎物性分野は化学工学物性の「測定」と「予測」、両方のアプローチが必要な分野です。
「状態方程式」と「AI」の融合型物性予測モデル
状態方程式とAIを融合した物性予測モデルの開発を行っています。具体的な研究内容の紹介を行うとともに実際に開発した予測モデルを使用することができます。

市販装置では測定困難な化学工学物性測定
物性予測だけではなく、多くの種類の化学工学物性を装置設計から作製し、測定を行っています。これまでに測定してきた化学工学物性を紹介します。

「電場シミュレーション」と「AI」の融合型静電インクジェット印刷特性予測モデル
実際の化学プロセスにもAIとの融合型予測モデルを展開しています。静電インクジェット印刷プロセスへの応用を紹介します。
