東京理科大学 工学部工業化学科HiMat-Chemical Engineering
「状態方程式」と「AI」の融合型物性予測モデル
状態方程式（Equation of State, EoS）とは、圧力－体積－温度関係を求めるだけでなく、各種熱力学状態量を求めることができることから、幅広い温度・圧力条件で、純物質から混合物までさまざまな物性の相関・推算に用いられています。高校の化学で習う状態方程式といえばPV=nRTですが、これは理想気体の状態方程式であり、実際の物質に適応することができません。そこで、実際の物質に適応するために、多くの種類の状態方程式が提案されています。そして、それらの状態方程式はプロセス設計を行う上で必須のツールであるAspen+やPROIIに代表されるプロセスシミュレーター内部に実際に組み込まれ、使用されています。
実際の物質に適用可能な状態方程式による計算は、実測の物性から物質固有のパラメータを得て、それを状態方程式で使用し、物性を予測します。つまり、物性を予測するために物性を必要とするといった循環的問題が生じています。この問題に対して、AIを組み合わせ、「状態方程式」と「AI」の融合型モデルにより物性を必要とせずに物性を予測する新たなモデルを開発しています。
Peng-Robinson状態方程式-van der Waals一流体混合測のCO2/有機溶媒間の相互作用パラメータkij, lij
Peng-Robinson状態方程式
van der Waalsの一流体混合則
- 有機溶媒の臨界点と偏心因子からの予測モデル
- 量子科学計算から得られる分子情報からの予測モデル（今後のアップデート）
- PCM理論に基づく二酸化炭素中の有機溶媒の分子情報からの予測モデル（今後のアップデート）