ローマ字氏名 が『Shimada Iori』と一致する講演:17件該当しました。
司会・座長氏名 が『Shimada Iori』と一致するセッション:1件該当しました。
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講演 時刻 | 講演 番号 | 講演題目/発表者 | キーワード | 分類 番号 | 受理 番号 |
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第 1 日 | PA101 | 化学反応ニューラルネットワークを利用した少数データからの速度論モデル自動構築 | physics informed machine learning kinetics model data-driven | SY-61 | 216 |
第 1 日 | PA115 | 接触分解を用いたバイオオイルの脱酸素反応における油脂の添加効果 | catalytic cracking bio-oil model compounds triglyceride | SY-61 | 572 |
第 1 日 | PA118 | プラスチックと多環芳香族炭化水素の混合接触分解における相互作用の解明 | fluid catalytic cracking plastic polycyclic aromatic hydrocarbons | SY-61 | 321 |
第 1 日 | PA101 | 化学反応ニューラルネットワークを利用した少数データからの速度論モデル自動構築 | physics informed machine learning kinetics model data-driven | SY-61 | 216 |
第 1 日 | PA115 | 接触分解を用いたバイオオイルの脱酸素反応における油脂の添加効果 | catalytic cracking bio-oil model compounds triglyceride | SY-61 | 572 |
第 1 日 | PA118 | プラスチックと多環芳香族炭化水素の混合接触分解における相互作用の解明 | fluid catalytic cracking plastic polycyclic aromatic hydrocarbons | SY-61 | 321 |
第 1 日 | CB117 | セルロースナノファイバー分散液の水熱ゲル化におよぼす結晶性・添加物の影響 | cellulose nanofiber hydrothermal gelation | SY-73 | 610 |
第 1 日 | CB121 | 高温高圧水処理によるタンパク質分解過程の分子量分布の予測 | subcritical water protein Molecular weight distribution | SY-73 | 690 |
第 1 日 | CB122 | 機械学習による水-有機物系の溶解度の温度依存性推算 | solubility machine learning phase equilibrium | SY-73 | 709 |
第 2 日 | BB202 | 酸性官能基修飾アルミナ多孔質中空糸膜が減圧放散プロセスにおけるCO2放散に及ぼす影響 | chemical absorption diethanolamine membrane flash process | SY-82 | 684 |
第 2 日 | BB204 | タールを含有したバイオマス炭化物による鉄酸化物の還元 | woody biomass coke substitute reductant | SY-82 | 827 |
第 2 日 | BB206 | 成型条件による杉ペレットの密度の予測 | pelletizing pressure moisture regression analysis | SY-82 | 794 |
第 2 日 | DH215 | カードランの湿式解繊処理による高強度ハイドロゲルの生成 | curdlan hydrogel wet pulverization | SY-71 | 703 |
第 3 日 | PA303 | 固体高分子形燃料電池用酸化物電極への炭素の添加が性能に及ぼす影響 | polymer electrolyte fuel cell conductive carbon additive oxide catalyst | ST-23 | 777 |
第 3 日 | PA304 | 固体高分子形燃料電池用カーボン・イオノマーフリーPt電極の過電圧分離 | polymer electrolyte fuel cell overpotential analysis Pt black | ST-23 | 792 |
第 3 日 | DC309 | 機械学習による高温高圧水-有機物系の相平衡推算 | machine learning prediction of phase equilibrium high-temperature and high-pressure | ST-21 | 532 |
第 3 日 | 座長 | ||||
DC317 | Junction Tree VAE機械学習によるガス分離を目的とした高分子膜構造の逆設計 | machine learning polymer membrane gas separation | ST-21 | 712 | |
DC318 | 機械学習を用いた気体分離プロセスと分離膜材料の同時設計 | Membrane module Materials Informatics Process design | ST-21 | 187 | |
DC319 | [注目講演] PINNs (Physics Informed Neural Networks) によるシリコンバルク単結晶成長デジタルツインの構築 | Digital twin Machine learning Physics Informed Neural Networks | ST-21 | 396 | |
DC320 | Growth interface shape optimization and adaptive process control for InGaSb crystal growth under microgravity using machine learning | Machine Learning Reinforcement Learning Crystal Growth | ST-21 | 428 | |
第 3 日 | DC322 | 接触分解反応の生成物収率予測における物理化学に基づく特徴量エンジニアリングの効果 | catalytic cracking machine learning feature engineering | ST-21 | 101 |
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化学工学会 第53回秋季大会 (長野)