2020.09.27

• 「プロセス性能予測」の4回目”メタン濃度とプロセス変数”を追加しました。メタン濃度への変数感度と、重回帰分析とPredictionenによるメタン濃度のシミュレーション結果を比較して示していますので、是非ご覧ください。

2020.08.28

• 「プロセス性能予測」の3回目”プロセスシミュレーション”を追加しました。水素プロセスの説明とCOCO/CHemSepで行ったシミュレーション結果を示しています。
• 日本工業出版株式会社のセミナー（日工セミナー）として”プロセス設計と推進力（driving force)”をオンラインで行います。日時は本年9月29日火曜日13:30~15:30です。内容は、

• 化学工学には設計に共通するキーワードが幾つかありますが、その一つがdriving force（推進力）です。プラント設計では蒸留やガス吸収あるいは反応などの単位操作を組み合わせてプロセスを構築します。単位操作では質量や温度あるいは圧力が重要なパラメータですが、単位操作の性能に影響する要因は単位操作内部に生じる濃度や温度あるいは圧力の差分です。この差分は操作点（不安定な状態）と平衡状態（安定な状態）との隔たりに相当し、それがdriving forceとなって質量・熱量・運動量の変化量と速度を決定します。
  　もし外部から単位操作へのインプット（物質やエネルギー）が中断あるいは減少すると、内部の変化は停滞します。そこで変化を止めないためにあえて不安定な状態を作ること、つまりdriving forceを確保あるいは増加させる必要があります。ただし、driving forceの増加は経済性に対し負の影響を与えることもあるのでdriving forceの最適化が必要です。
  　このセミナーでは単位操作におけるdriving forceを切り口に化学反応を含むプロセス設計を説明します。

2020.08.19

• 「プロセス性能予測」の2回目”プロセス性能予測例題”を追加しました。例題として水素プラントの水蒸気改質炉出口のメタン濃度に着目して、温度圧力が変化した際の傾向について説明しています。ここではプロセス性能の予測にAIを導入する背景を説明しています。

2020.08.07

• 「プロセスの性能予測」を追加しました。１回目は”プロセス性能予測”と”AIとPredectionOne”について説明しました。

2020.07.19

• この「化学プロセスプラント設計のためのウェブサイト」をスタートしてから丸１２年が経過しました。そこでホームページ全般の見直しを開始しました。最終的には”コムテック・クウェスト”から”コムテック・クウェスト＋エデュケーション”へと衣替えします。今年９月の予定です。
• 次回の更新では「AIを使ったプロセス性能の予測」を紹介します。