【講演概要】

本発表では、マイクロスケールの多孔質リアクタのCOMSOL®シミュレーションを用いて、予測解析と不確かさの定量化の利用例をデモを交え紹介します。まず、実験計画法を用いて、予測モデルのトレーニングデータを取得するために実行する最適なCOMSOL®シミュレーションを選択します。結果として、COMSOL®シミュレーションの予測モデルを使用した設計パラメータの最適化と、最適化されたリアクタ周辺の不確かさの伝播により、設計に対して起こりうる結果の範囲を予測することができます。

【キーワード】

統計的機械学習、代理モデル、不確かさの定量化(UQ)、不確かさの伝播、最適化、実験計画法（DOE）、多孔質リアクタ、感度分析、ガウス過程回帰、確率論的解析

【使用製品】

COMSOLMultiphysics
化学反応工学モジュール
SmartUQ

 

【English title】

Predictive Analytics and Uncertainty  Quantification of a Microscale Porous  Reactor Simulation
 

【Abstract】

In this presentation, I will demonstrate the use of COMSOL® simulations of micro-scale porous reactors for predictive analysis and uncertainty quantification. First, a design of experiment is used to select the best COMSOL® simulation to run to obtain training data for the prediction model. As a result, the range of possible outcomes for the design can be predicted by optimizing the design parameters using the predictive model of the COMSOL® simulation and propagating the uncertainty around the optimized reactor.

【Keyword】

Machine Learning, surrogate model, Uncertainty Quantification (UQ), Uncertainty Propagation, Optimization, DOE, Porous Reactor, Sensitivity Analysis, Gaussian Process Regression, Probabilistic Analysis

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【講師紹介】

 計測エンジニアリングシステム株式会社 営業技術チーム 中野 智宏