機械学習を用いたCO2分離回収材料の探索、設計とその活用

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プログラム

第1部 機械学習を活用したアミン化合物の探索および分子設計

(2024年11月26日 10:30〜12:00)

 CCSにおけるCO2の吸収材として注目されているアミン化合物の設計を具体的な事例として取り上げ、構造生成手法の事例を紹介する。

  1. CO2削減への取組み
  2. CCSの背景と取組み
  3. CO2吸収剤としてのアミン化合物
  4. CO2吸収剤としてのアミン化合物の開発の流れ
  5. CO2吸収剤としてのアミン化合物に求められる特性
  6. アミン化合物分子設計への取組み方
    1. 原子団寄与法
      1. 原子団寄与法の利用における留意点
    2. 分子構造の網羅的発生

第2部 機械学習を用いたCO2相分離吸収液の探索

(2024年11月26日 13:00〜14:30)

 カーボンニュートラルの実現、ならびに持続的社会の構築において、CO2の回収・利用技術の構築が重要となっています。CO2の回収技術として主流であるガス吸収プロセスでは、放散工程における膨大な消費エネルギーが課題であります。  本講座では、相分離型ゲルを用いたCO2の回収・放散プロセスについて、機械学習を駆使しした相分離型CO2吸収液の探索法について紹介します。

  1. 相分離型吸収液を用いたCO2回収・利用技術
  2. 相分離を生じるCO2吸収液
    1. CO2吸収による相分離の原理
    2. 相分離型CO2吸収液の種類
  3. 相分離型CO2吸収液の探索法
    1. 量子化学計算より得られる分子表面情報
    2. 機械学習による相分離型CO2吸収液の探索と設計
  4. まとめと今後の展望

第3部 機械学習や分子シミュレーションによるCO2分離材料の設計とその活用

(2024年11月26日 14:45〜16:15)

 二酸化炭素の分離を省エネルギーで実現するためには、所望する条件に見合った吸着剤や分離膜の開発が必要です。分子レベルから材料の特性を理解し、最適な材料構造を設計するための方法論として、本講座では機械学習と分子シミュレーションを利用した理論的評価・設計方法について講義します。

  1. CO2分離材料の概要
    1. SIFSIX類
    2. ゼオライト
    3. 膜分離材料
  2. シミュレーション方法について
    1. 分子シミュレーション
      1. 吸着シミュレーション
      2. 拡散シミュレーション
    2. 機械学習
      1. 物性の回帰モデル
      2. 分子構造の生成モデル
    3. 分離材料の特性評価と最適構造設計
  3. CO2分離材料への活用
    1. SIFSIX類のCO2吸着特性と水蒸気耐性
    2. ゼオライト膜によるCO2分離
    3. 結晶粒界がCO2分離に与える影響
    4. 混合マトリックス膜によるCO2分離
    5. 高分子膜によるCO2分離
  4. まとめ

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