DoE – セミナーゲート（化学）

セミナー概要 セミナーのテーマ マイクロ波加熱フロー合成 実験計画法（DoE） 最適化手法 こんな方におすすめです フロー合成技術に興味のある研究者 実験計画法や最適化手法を学びたい技術者 GMPやQbDに関心のある方 連続生産のフロー合成における実験計画法DoE・機械学習での最適化手法 さらに理解を深めるため、ブラウザ上で一部を演習する予定です 実験計画法と最適化手法について基礎から最新手法まで紹介！マイクロ波加熱は省エネルギー効果が期待でき、フロー合成装置はGMPやQbDへの寄与が期待される！■主催者より チューブ内などで連続的に反応させるフロー反応では，実験室内での反応条件そのままで，容易に生産規模の拡張が可能である点で，バッチ合成に代わる手として最近のトレンドとなっています。本セミナーでは，「マイクロ波加熱フロー合成」における機械学習と実験計画法が丁寧に解説され，プロセスの最適化やパラメータの影響評価に応用も可能となります。ブラウザ上での実際の演習もありますので，理解しやすくセミナーの効果を実感できるものとなっています。 講師 静岡大学 工学部 化学バイオ工学科 准教授 博士（工学） 武田 和宏 氏【主な研究・業務】プロセスシステム工学 セミナー趣旨、ポイント マイクロ波加熱フロー合成を題材のひとつとして、実験計画法（DoE: Design of Experiments）と最適化手法について基礎から最新手法まで紹介します。マイクロ波加熱は省エネぎー効果が期待でき、フロー合成装置はGMP（Good Manufacturing Practices）やQbD（Quality by Design）への寄与が期待されています。さらに理解を深めるため、ブラウザ上で一部を演習する予定です。 プログラム １．マイクロ波加熱フロー合成 1.1. マイクロ波加熱 1.2. フロー合成とバッチ合成との比較 1.3. 反応条件最適化 ２．実験計画法（DoE） 2.1. 全数 2.2. 分割統治 2.3. 分枝限定 2.4. 実験計画法（ランダム） 2.5. 実験計画法（ラテン配置） 2.6. 実験計画法（DSD）３．最適化 3.1. 回帰関数 3.2. ベイズ最適化 3.3. 最適化手法の分類 □質疑応答□