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蒸留技術の要点とAIを活用した応用研究

■開催日時:2020年5月13日(水) 10:30〜16:30 

■会場:『ちよだプラットフォームスクウェア』 (東京都千代田区)

■受講料:45,000円 + 税    ※ (資料・昼食付き/1人)

■主催:(株)シーエムシー・リサーチ

■講師:大江 修造 氏  東京理科大学 元教授

【講師経歴】
 石川島播磨重工業梶i現IHI梶jにて社長賞の蒸留塔の研究開発に従事し、米国における実証
試験をへて実用化に成功。気液平衡の分野における「大江モデル」の提案者。
 その後、東海大学教授、東京理科大学教授を歴任。米国蒸留研究機関F.R.I.顧問。講師の設計
した蒸留塔は大企業10社にて稼働中。

【研究歴】
 蒸留塔の基礎および応用の両分野で研究に従事、蒸気圧・気液平衡の研究、蒸留塔の研究開発に
従事、アングルトレイの開発、人工知能の応用

【所属学会】
 米国化学工学会会員、化学工学会会員、分離技術学会会員、日本開発工学会会員(前会長)、
電子情報通信学会(元会員)、国家プロジェクト「内部熱交換型蒸留塔HiDICの開発」審査委員長

【受賞歴】
 IHI 社長賞「蒸留塔用アングルトレイの開発、米国化学工学会AIChE,Distillation Honoree, 
2008(日本人初)、化学工学会国際功労賞、文部科学大臣表彰科学技術賞

【主要著書】
 「蒸留技術大全」(2017)、「トコトンやさしい蒸留の本」(2015)、「絵とき蒸留技術基礎のきそ」
(2008) 以上、日刊工業新聞社、「物性推算法」(2002)データブック出版社

■趣旨:
 蒸留の基礎知識は蒸留プロセスの開発から蒸留塔の設計、運転に欠かすことができません。講師は
企業において蒸留塔の開発に従事した経験を有します。経験に裏打ちされた蒸留のポイントを分かり
易く計算例により解説します。また、従来から研究している人工知能(AI)の蒸留技術への応用に
ついて解説します。

■セミナー対象者:
 業務上蒸留の基礎から学ぶ必要が出てきた方、別の部署から蒸留を必要とする部署に異動した方、
蒸留研究開発を始めたばかりの方から、ある程度の研究経験を経た方まで

■セミナーで得られる知識:
 蒸留技術の基礎知識、蒸留技術のノウハウ、蒸留塔のトラブル対処法、蒸留技術の研究開発動向


※ 適宜休憩が入ります。

1.蒸留プロセスの決定に必須の気液平衡
 1)物性推算法
 2)気液平衡の計算に必要な蒸気圧の推算法
 3)気液平衡理論
  a)気液平衡測定の原理,オスマー型平衡蒸留器
  b)理想溶液:ラウールの法則
  c)沸点計算法
  d)x−y線図,相対揮発度による簡易計算法
  e)非理想溶液活量係数の意味と挙動
  f)ファンラール式,マーギュラス式
  g)ウィルソン式定数Λとλ
  h)ウィルソン式,多成分系への拡張
  i)NRTL式,2液相形成系への適用
  j)理想溶液と非理想溶液の関係
 4)気液平衡計算式選定のポイント
 5)不溶解混合液の気液平衡の熱力学
  a)2液相共沸温度の推算
  b)2液相共沸組成の推算
 6)3成分系の気液平衡
  a)共沸蒸留法
  b)抽出蒸留法
 7)気液平衡における塩効果の計算法
 8)蒸気圧・気液平衡データの検索方法・評価
2.蒸留塔の理論段数の計算方法
 1)精留の原理と還流の必要性
 2)理論段数:マッケーブ・シール階段作図法
  a)濃縮部の操作線の式
  b)最小還流比の計算法
  c)全還流状態
  d)最適還流比の計算法
  e)操作線の作図法
  f)理論段数の作図法
 3)多成分系の蒸留計算
  a)サイドカットの効果
  4)単蒸留の計算法

3.蒸留塔の設計方法
 1)棚段塔の構造―塔内は矛盾した流れ
 2)棚段塔の挙動―フラッディング限界
 3)充填塔の構造
 4)充填塔の挙動―フラッディング限界
 5)蒸留塔の塔効率オコンネルの相関、HETPの推算
 6)理論と経験に基づく設計上の最重要ポイント10項目と指針
 7)蒸留塔の選定基準

4.最新の蒸留技術
 1)最近の省エネ蒸留技術
  a)蒸気再圧縮法
  b)塔分割型蒸留塔
  c)内部熱交換型蒸留塔HIDiC原理,塔内流量,パイロットの試験結果
 2)最新の蒸留装置
  a)新型棚段(トレイ)
  b)新型充填物(パッキング)

5.蒸留塔の不具合、故障、破損と診断技術
 1)充填塔の偏流による不具合
 2)蒸留塔の振動による破損
 3)診断技術:ガンマスキャン:サーモグラフィー

6.蒸留プロセスおよび蒸留装置の開発方法
 1)蒸留プロセスの開発
 2)蒸留装置の開発
  a)蒸留塔用の空気―水系シミュレーター
  b)蒸留塔のパイロットプラント

7.人工知能技術(AI)の蒸留技術への応用
 1)人工知能技術(AI)の原理
 2)深層学習(ディープ・ラーニング)とは
 3)人工知能技術(AI)の蒸留技術への応用

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