11/18 やさしく学ぶ Pythonによる化学プロセス設計の基礎と活用

やさしく学ぶ Pythonによる化学プロセス設計の基礎と活用

Google Colabによる実習付き：
プロセス設計/シミュレーションからAIの活用（ANN)、生成AIを使ったプログラミングまで

講師

東洋大学 理工学部 応用化学科 名誉教授 川瀬 義矩 氏

【略歴】
早稲田大学理工学研究科博士課程修了、千代田化工建設(株)、東京都立大学、ニューヨーク州立大学、ウォタールー大学（カナダ）などを経て東洋大学理工学部応用化学科教授。現在名誉教授。

【主な研究・業務】
バイオリアクターの設計・スケールアップ、水処理プロセス（生物処理、促進酸化法など）、化学反応装置設計、分離プロセスシミュレーションなどを研究。200以上の学術論文を外国の技術雑誌に発表。スタンフォード大学などが発表する「世界で最も影響力のある研究者トップ2％」に、生涯（career-long）の区分で選出されている。
主な日本語の著書は、「生物反応工学の基礎」、「エアリフトバイオリアクター」、「環境問題を解く化学工学」、「Excelで解く水処理技術」、「Excel VBAで学ぶ水を浄化する技術－設計の基礎から最適化まで」など

セミナー趣旨

最先端技術のAIを動かすのはプログラム言語のPythonです。名前は知っていても実際に使ったことの無い日本の化学技術者は多いと思います。外国の大学ではPythonを使った化学プロセス設計計算の講義は数多くあります。無償で使えるライブラリが数多くありプログラムを作るのが簡単で、計算速度が速いPythonは化学プロセス計算にも今後広く使われると考えられています。化学プロセスの制御に使われるAI（人工ニューラルネットワークANNなど）との組み合わせでプロセスのモデリングがPythonであればシームレスの結合ができます。ますますPythonによる化学プロセスのプログラミングが重要になります。その先頭に立つためにもPythonによる化学プロセス計算を習得してください。

　　まったくPythonを知らない方でも実際に使えるレベルになるような内容になっています。専門用語が数多く出てきて内容がチンプンカンプンと言うことは全くありません。Pythonも含めて、今まで全くプログラミングをしたことのない方にも分かるように解説いたします。勿論化学プロセスの基礎についても動画を使ってわかりやすく解説します。Pythonの基礎の基礎からとPythonによる実際の化学プロセス計算まで丁寧に解説します。Google Colab（Web環境だけで何にもインストールすることなく使えます）を使って実習しながら解説します。生成AIを使ってのプログラミングも実習しながら解説します。セミナーで使用するコード（プログラム）はすべてコピー＆ペーストすればPythonの色々な環境で即使えるものをお渡ししますので、実際に自分でプログラムを動かすことによりPythonを実感して頂けます。簡単な化学平衡計算から市販のプロセスシミュレータに匹敵する蒸留計算や大量動物細胞培養シミュレーションまでの数多くのコードが入っています。

セミナー講演内容

１．Pythonの基礎とプログラミング入門
　　1.1．Python、Anaconda、Spyder、Jupyter Notebook、
　　　　 Google Colaboratory、Visual Studio Code について
　　1.2　ライブラリのインストールと使い方
　　1.3　基本的な文法と簡単な計算（変数、関数、演算子）
　　1.4　グラフの作成
　　1.5　線形方程式の解法（化学量論係数）
　　1.6　データの相関（線形、非線形）
　　1.7　非線形方程式の解法（ニュートン－ラフソン法）
　　1.8　連立非線形方程式の解法
　　1.9　数値積分（台形公式とシンプソン則）
　　1.10　常微分方程式（オイラー法とルンゲ－クッタ法）
　　1.11　偏微分方程式（差分法：ラプラス方程式、ガウスーザイデル法：熱移動アニメーション）
　　1.12　Excelからのデータの読み込みと計算結果のExcelへの書き出し
　　1.13　Python in Excel:　ExcelでPythonを使う（1次反応シミュレーション）
　　1.14　生成AIを使ってのプログラミング（状態方程式：ファンデルワールス式など）

２．Pythonによる分離プロセス計算とそのポイント
　　2.1　物性（高圧系状態方程式SRK式、飽和蒸気圧Antoineの式）
　　2.2　物質収支の計算（蒸留塔の物質収支、管路網の流れ）
　　2.3　熱収支の計算（熱交換器、反応の熱収支、撹拌槽の加熱、配管の流れ）
　　2.4　蒸留計算（沸点露点計算、フラッシュ計算、単蒸留、
　　　　　階段作図：マッケーブ・シール法、多成分非理想系蒸留計算：厳密な操作型蒸留計算）
　　2.5　ガス吸収装置設計計算（充填層吸収塔、多段ガス吸収塔）
　　2.6　吸着操作（吸着平衡、吸着塔の設計：破過曲線、
　　　　　イオン交換装置の設計：Cdイオン除去、イオン交換プロセスシミュレーション））
　　2.7　膜分離操作（中空糸膜：限外ろ過膜による濃縮、ガス分離：空気中のアセトン除去、水素とメタンの分離）

３．Pythonによる反応プロセス計算とそのポイント
　　3.1　反応平衡（水性ガスシフト反応）
　　3.2　リアクターの物質収支と熱収支
　　3.3　反応速度（反応速度の決定）
　　3.4　可逆反応、逐次反応（シミュレーション）
　　3.5　リアクター操作（シミュレーション：酸化エチレン製造リアクター）
　　3.6　膜リアクター（エチルベンゼンの脱水素によるスタイレンの合成）
　　3.7　固体触媒リアクター（触媒粒子内の拡散と反応）
　　3.8　非等温反応リアクター（反応と温度変化のシミュレーション）
　　3.9　バイオリアクター（回分酵素反応のシミュレーション、
　　　　　流加培養と灌流培養のシミュレーション、CHO細胞によるクローナル抗体産生のシミュレーション）
　　3.10　環境プロセスリアクター（光触媒リアクター、アナモックスプロセス、
　　　　　生物脱リンプロセスのシミュレーション）
　　3.11　バイオリファイナリーバイオリアクター（バイオエタノール製造、バイオマス熱分解のシミュレーション）

４．AIの実感
　　4.1　機械学習（膜透過流束の機械学習モデルとハイブリッドモデルの比較）
　　4.2　ニューラルネットワーク（ANNを使って水処理施設の放流水の水質予測とヒートマップ）
　　4.3　ソフトセンサー（バイオリアクターのソフトセンサー）
　　4.4　デジタルツイン（反応プロセスの制御）

　　□質疑応答□