Aspen Polymersを活用しフリーラジカル共重合モデルを構築できます。実験データから反応速度パラメータを回帰し、バッチ/連続重合シミュレーションでポリマー物性を予測します。 モデルを活用することで、実験回数の削減、バッチサイクルの短縮検討が可能となります。

Aspen Polymersを活用し逐次重合モデルを構築できます。実験データから反応速度パラメータを回帰し、バッチ/連続重合シミュレーションでポリマー物性を予測します。 モデルを活用することで、実験回数の削減、運転条件の最適化検討が可能となります。

Aspen Plusのバッチ晶析モデルについて紹介します。速度論型の核生成/成長モデルを考慮することで、蒸発晶析や冷却晶析、貧溶媒晶析など多種に渡る晶析プロセスを取り扱うことができます。本モデルを活用することで、バッチ晶析プロセスにおける実験回数の削減、運転条件の最適化検討などが可能となります。

Aspen Plusのバッチろ過モデルについて紹介します。BatchOpモデルは反応、晶析、濾過のバッチモデルであり、晶析から濾過の一貫としたプロセスの検討を行うことができます。

Aspen Plusのバッチ乾燥機モデルについて紹介します。バッチ乾燥シミュレーションを行うことで、運転操作の最適化が可能になります。

現実プラントで測定できるプロセスの値は、連続プラントにおいても常に変動しているため、Aspen PlusやHYSYSのシミュレーションの挙動と一致させるのは容易ではありません。このセッションでは、シミュレーションの挙動を現実プラントと一致させるためのPlant Data機能 (プラントヒストリアンからのタグデータインポート、データコンディショニング、定常状態判定など)についてご紹介します。Plant Data機能は、プロセス性能の経時的なモニタリングにも活用でき、例えば長期的に変動する熱交換器の汚れや反応器の触媒活性のモニタリングに役立ちます。

今日の化学企業は、ビジネスと持続可能性の目標達成を目指してインダストリアルAIと機械学習を活用することで、デジタライゼーションジャーニーを加速し続けています。当日は、弊社アスペンエキスパートが第一原理ハイブリッドモデリングを中心に、Aspen Plus® V12.1の主な改善点をご紹介しました。

In this webinar, we will show you how to improve productivity by deploying simulation models inside your organization using Aspen Simulation Workbook (ASW). We will demonstrate building a model in Excel with a C-2 splitter so you can see how you can use it in your organization.

When developing chemical batch processes, we often find ourselves running costly and time-consuming experiments. But what if we could predict process outcomes first, and only experiment when needed? Learn how industry leaders are simplifying batch process development to reduce experimentation, reduce batch cycle times and develop new processes faster. Discover solutions for reliable execution and easy accessibility in chemical R&D!

How are you using technology to make CAPEX and OPEX tradeoff decisions in the current volatile market? Many industry leaders are leveraging digitalization in their scenario planning to respond to fast changing conditions while minimizing the impact on business.