フィルム製造工程における工程種類を考慮した歪み予測モデルと重要工程変数の特定に成功しました！[日本ゼオン&金子研の共同研究論文]
日本ゼオンと金子研における共同研究の成果の論文が Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems に掲載されましたので、ご紹介します。タイトルはDistortion prediction mo...
化学工学
アクリル樹脂重合のバッチプロセスにおける初期条件および運転条件を設計し、設計後の運転中に物性をオンライン推定し、オンライン推定値に基づいて将来予測をするモデルを構築しました！[DIC&金子研の共同研究論文]
DIC と金子研における共同研究の成果の論文が ACS Omega に掲載されましたので、ご紹介します。タイトルはBatch Process Design Including Initial and Operating Conditions...
化学工学会第90年会で研究発表をしてきました！
2025年3月12日から14日まで東京理科大学 葛飾キャンパスで開催された化学工学会第90年会で研究発表をしてまいりました。システム・情報・シミュレーション部会のポスターセッションにおいて１２件のポスター発表をしました。 高見優太, 岩瀬顕...
２０２４年度の卒業研究発表会
2025年1月31日(金)に、卒業研究発表会があり、４年生７名が研究発表をしました。皆さん堂々と発表し、質疑応答も対応して、素晴らしい発表会でした。ここでは、何人かの学生の発表の概要を説明します。もし、いずれかに興味がありましたらご連絡くだ...
化学工学会第55回秋季大会で研究発表をしてきました！
2024年9月11日から13日まで北海道大学 札幌キャンパスで開催された化学工学会第55回秋季大会で研究発表をしてまいりました。システム・情報・シミュレーション (SIS) 部会のシンポジウムにおいて４件の口頭発表と、材料・界面部会や反応工...
異常検出(異常検知)モデルの性能はどのように評価するのか？
分子設計・材料設計・プロセス設計・プロセス管理において、分子記述子・実験条件・合成条件・製造条件・評価条件・プロセス条件・プロセス変数などの特徴量 x と分子・材料の物性・活性・特性や製品の品質などの目的変数 y との間で数理モデル y =...
「化学のためのPythonによるデータ解析・機械学習入門(改訂2版)」 正誤表
タイトルの書籍をすでにお読みいただいた方々から、ご質問やご指摘をいただいております。感謝申し上げます。そこでいただいたご指摘から、間違えがあることもわかりましたので、正誤リストとして以下にまとめます。申し訳ございませんが、よろしくお願いいた...
モデルの逆解析のための仮想的な時系列データを自動生成する手法を開発しました！[金子研論文]
金子研の論文が Case Studies in Chemical and Environmental Engineering に掲載されましたので、ご紹介します。タイトルはT-Gen: Time series data generator ...
[無料公開] 「化学のためのPythonによるデータ解析・機械学習入門(改訂2版)」の“改訂版の発行にあたって”、詳細な目次、第８章の一部
2023 年 8 月 30 日に、金子弘昌著の「化学のためのPythonによるデータ解析・機械学習入門(改訂2版)」が出版されました。オーム社: Amazon: こちらは、以前に出版した書籍 「化学のための Pythonによるデータ解析・機...
ジメチルエーテル製造プロセスをベイズ最適化で頑健に設計すること(ロバストベイズ最適化)に成功しました！[金子研論文]
金子研の論文が ACS Omega に掲載されましたので、ご紹介します。タイトルはRobust Design of a Dimethyl Ether Production Process Using Process Simulation a...