5研究成果／プロセスインフォマティクス

R-27

2025

インフォマティクスを活用した結果から入力の推定

アピールポイント

粉体特性からそれらを再現する計算条件の決定に成功
【技術シーズ：機械学習／逆問題／離散要素法（DEM）】

背景・課題

・粉体シミュレーションでは粉体挙動を再現するように試行錯誤的に計算条件の多変数最適化を行うことが必要

・誰でも利用可能な効率的な計算条件決定方法を構築する。

解決手段

・網羅的な粉体シミュレーションの実施による粉体特性データベースの構築

・インフォマティクスにより、粉体特性（結果）から計算条件（入力）を推定

成果・新規性

①流出速度、ゆるめかさ密度、安息角の3つの粉体特性に関して、600条件の粉体特性シミュレーションデータベースを構築

②3つの粉体特性に関する100-200条件以上のデータを用いて、機械学習により実用的な精度で粉体の摩擦係数、反発係数の推定に成功

期待される市場・応用

・全固体電池、燃料電池、誘電体材料、触媒、顔料

・粉体の粉砕、造粒、撹拌、搬送、充填、成形

発表文献

H. Murata et al., J. Ceram. Soc. Jpn. 132[4] 189-192 (2024).
村田ら、公益社団法人日本セラミックス協会2025年年会講演予稿集, 2C24 (2025).

謝　辞：本研究は、本研究は、ホソカワ粉体工学振興財団の助成を受けて実施されたものである。

担当者：村田秀信

共同研究者：（ソフトマターソリューション（同））山井三亀夫