軟質材料の熱力学/レオロジー特性を予測する計算ソリューション

オンデマンド・ウェビナー | 61 分

材料の発見とエンジニアリングでのスケールアップの間のギャップを埋める

材料特性を予測するための計算ソリューション

パーソナルケア、製薬、化学プロセス業界での新製品の開発は、初期段階の新しい化学物質/材料の発見からエンジニアリング、製造までをつないだ一連のプロセス(いわゆる「バリューチェーン」)を通じて行われます。新材料を商品化するにあたっての最大の課題は、初期段階の実験室での発見から、エンジニアリング/生産でのスケールアップへの移行です。計算手法を使うと、数千にのぼる新しい化学配合をスクリーニングして新材料を開発できます。しかし、最も有望な一握りの配合のスケールアップ実験を行うには長い時間がかかり、ボトルネックが生ずる恐れがあります。さらに、新しい化学物質を開発するということは、過去データがない可能性が高く、人工知能ベースの開発やスクリーニング手法に過去のデータを活用できません。

このオンデマンド・ウェビナーをぜひご覧ください。工学博士のJohannes (Hans) Fraaije氏が、こうした課題を解決する計算ソリューションと新たなアルゴリズムを紹介しています。

  • 半経験的量子計算に基づく熱力学
  • 自動粗視化/パラメーター化
  • マイクロ・レオロジーのストークス動力学法

Simcenter CULGIソリューション・スイートの手法と機能をチェックして、バリューチェーンを加速することの重要性を理解しましょう。

新材料の熱力学的特性を決定するための計算ソリューション

新材料の熱力学的特性を決める作業に問題はありませんか?新配合の要件が変化する(例えば石油化学ベースの材料から移行する)なか、このウェビナーでは、軟質材料の熱力学的特性を予測するための、粗視化などの新たなアルゴリズムを紹介しています。これにより、材料の挙動や製品、プロセスが安定していて製造に耐えられるものであるかどうかの洞察を得ることができます。

新材料のレオロジー特性をモデリングして予測

混合物の相挙動や複雑な配合のレオロジー特性に困惑していませんか?計算手法を通じて新材料を見極めるには、材料をスクリーニングする際にレオロジーも含める必要があります。こうした配合をスケールアップする上で最も重要なポイントは、レオロジー挙動を理解することです。初期段階に得られる洞察が多ければ多いほど、バリューチェーンを進む速度が上がります。マイクロ・レオロジーの新たな手法であるストークス動力学法について学び、この手法を使ってスケールアップの試行錯誤を減らして信頼性を高める方法を見つけましょう。

マルチスケール計算化学モデリング

マルチスケール計算化学モデリングを使用すれば、開発の初期段階に新材料の設計、スクリーニングが可能です。こうした手法やツールを使用して、初期の発見段階からスケールアップ段階へと移行する際に生ずる問題を解決する方法を見つけましょう。ウェビナーでは、スケールアップ段階での試行錯誤を削減して信頼性を改善することで、時間とコストを大幅に低減した事例を紹介しています。

次の事例を詳しく説明します。

  • エマルジョンにおける化学物質の分配
  • タンパク質の配合
  • マイクロ・エマルジョンの傾向計算
  • マイクロスケールの反応性ポリマープロセス

今すぐウェビナーに登録して、21世紀に材料の発見が重要である理由を学び、統合とデジタル化を通じてバリューチェーンを加速する方法を見つけましょう。

User event | Registration now open!

Realize LIVE: Join the transformation

Realize LIVE 2022 – Registration Now Open!

Realize LIVE returns in person in 2022, uniting the Siemens global user community around a common mission: To co-create a better world.

Join 3,500+ of your peers to advance innovation, engineer the circular economy, and drive change that’s as sustainable as it is profitable.