研究者データベース

山下 善之YAMASHITA Yoshiyukiヤマシタ ヨシユキ

所属部署名工学研究院 応用化学部門
職名教授
Last Updated :2025/01/22

研究者情報

プロフィール

  • 化学プラントのスマート化に貢献します

業績情報

氏名・連絡先

  • 氏名

    ヤマシタ ヨシユキ, 山下 善之, YAMASHITA Yoshiyuki
  • eメールアドレス

    yama_psecc.tuat.ac.jp
  • 個人ホームページ

    http://www.tuat.ac.jp/~pseweb/ja/

主たる所属・職名

  • 工学研究院 応用化学部門, 教授

その他の所属

  • 教授
    工学部 化学物理工学科
  • 教授
    工学府 応用化学専攻
  • グローバル教育院

経歴

  • マレーシア工科大学
    客員教授
    自 2016年11月21日, 至 2017年03月20日
  • 東京農工大学
    教授
    自 2007年04月01日
  • オハイオ州立大学
    客員准教授
    自 1994年05月01日, 至 1995年03月31日
  • 東北大学
    助教授
    自 1992年12月01日, 至 2007年03月31日
  • 東北大学
    工学部
    助手
    自 1987年04月01日, 至 1992年11月30日

学歴

  • 東北大学
    工学部
    至 1982年, 卒業
  • 東北大学
    工学研究科
    化学工学専攻
    至 1987年, 修了, 博士

教育・研究活動状況

  • 化学産業のスマート化と超スマート社会の実現に向けて、化学工学の知識と人工知能や最適化、シミュレーションの手法を駆使して、化学プラントの運転・制御を中心に、高品質な製品を高効率かつ安全に生産するための方法について研究しています。

研究分野

  • A689 ものづくり技術(機械・電気電子・化学工学), A27020 反応工学、プロセスシステム工学
  • A689 ものづくり技術(機械・電気電子・化学工学), A21040 制御、システム工学
  • A289 情報通信, A61030 知能情報学
  • A689 ものづくり技術(機械・電気電子・化学工学), A27010 移動現象、単位操作
  • A289 情報通信, A20020 ロボティクス、知能機械システム

研究キーワード

  • 化学プラントのスマート化
  • プロセスシステム工学
  • 応用人工知能
  • プロセスモニタリング
  • プロセス制御

研究テーマ

  • プロセスモニタリング
    自 19810401
  • 化学プラントのスマート化
    自 9999
  • 応用人工知能
    自 19840401
  • プロセスデータ解析
    自 9999
  • ディペンダブルコントロール
    自 20090101
  • 保安のスマート化
    自 9999

共同・受託研究希望テーマ

  • 機械学習を用いたプロセスシステムの解析と制御
    産学連携等、民間を含む他機関等との共同研究を希望
  • プロセスシステムにおける異常の検出・診断
    さまざまなプロセスシステムの時系列データから,プロセスの状態を認識して異常を検出し,その原因を同定する.各種信号処理手法とデータマイニングや統計的手法,知的システム手法を活用する.
    産学連携等、民間を含む他機関等との共同研究を希望
  • プロセス運転データの解析と応用
    各種プロセスの(時系列)データをデータマイニングの手法によって解析することによって、データに埋もれている有用な知識を抽出し、活用できるようにする.
    産学連携等、民間を含む他機関等との共同研究を希望

担当授業科目

  • 化学物理工学特別実験研究
    2023年, 専門科目等
  • 化学物理工学セミナーII
    2023年, 専門科目等
  • 化学物理工学セミナーI
    2023年, 専門科目等
  • 化学物理工学基礎プロジェクト演習
    2023年, 専門科目等
  • 化学工学基礎特論
    2023年, 専門科目等
  • Process Safety & Health Management(3学期・木2,3・工学部)
    2023年, 専門科目等
  • プロセスデザイン工学(1学期・木1,2・工学部)
    2023年, 専門科目等
  • プロセス制御工学(3学期・月1・工学部)
    2023年, 専門科目等
  • 応用化学特別実験
    2022年, 専門科目等
  • 特別計画研究
    2022年, 専門科目等
  • 先端化学物理工学概論
    2022年, 専門科目等
  • 化学物理工学基礎プロジェクト演習
    2022年, 専門科目等
  • 応用化学セミナーI
    2022年, 専門科目等
  • 応用化学セミナーV
    2022年, 専門科目等
  • 応用化学セミナーII
    2022年, 専門科目等
  • 応用化学セミナーIV
    2022年, 専門科目等
  • 応用化学セミナーIII
    2022年, 専門科目等

教科書・教材

  • システム解析
    システムの解析と,モデリング・シミュレーション・最適化に関する大学院生向けの教科書
    2014年03月10日

科学研究費助成事業

  • 基盤研究(C)
    バッチプロセスの挙動予測のための機械学習手法
    自 2021年, 至 2023年
  • 挑戦的研究(開拓)
    持続的農業システムのための食料生産プロセス工学の開拓
    自 2020年, 至 2020年
  • 挑戦的研究(開拓)
    持続的農業システムのための食料生産プロセス工学の開拓
    自 2019年, 至 2019年
  • 挑戦的研究(開拓)
    持続的農業システムのための食料生産プロセス工学の開拓
    自 2018年, 至 2018年
  • 基盤研究(C)
    伝熱プロセスのハイブリッドモニタリング技術
    自 2015年, 至 2017年
  • 基盤研究(C)
    ディペンダブル・プロセス制御系の構築手法
    自 2011年, 至 2013年
  • 基盤研究(C)一般
    耐故障性能を有するプロセス制御系の創造
    自 2007年, 至 2009年

論文

  • 化学プラントの運転・保守におけるDX
    山下善之
    計測と制御
    計測自動制御学会
    2023年07月, (MISC)総説・解説(学術雑誌), 単独, 62, 7, DOI(公開)(r-map), 384, 387
  • Multiscale design methdology for flow reactors supporting rapid prototyping
    Tomoyui Taguchi, Shigeru Kado, Toshiyuki Watanabe, Yoshiyuki Yamashita
    Computer Aided Chemical Engineering
    2023年07月, 研究論文(学術雑誌), 共同, 52, DOI(公開)(r-map), 1957, 1980
  • Fault Detection and Diagnosis for Chemical Processes based on Deep Neural Networks with Continuous Wavelet Transform
    Chinatsu Ukawa, Yoshiyuki Yamashita
    Computer Aided Chemical Engineering
    2023年07月, 研究論文(学術雑誌), 共同, 52, DOI(公開)(r-map), 1679, 1684
  • スマート保安の現状と課題
    山下善之
    計測技術
    2023年03月, (MISC)総説・解説(商業誌), 単独, 51
  • スマート保安と予兆監視・予知保全
    山下善之
    計装
    2023年01月, (MISC)総説・解説(商業誌), 単独, 66, 1, 11, 12
  • 化学プラントにおけるAI活用と信頼性
    山下善之
    産業・化学機械と安全部門ニュースレター
    日本機械学会
    2023年, (MISC)総説・解説(その他), 単独, 38, 7, 8
  • Design of Value Function Trajectory for State of Control in Continuous Manufacturing System
    Tomoyuki Taguchi, Toshiyuki Watanabe, Shigeru Kado, Yoshiyuki Yamashita
    Computer Aided Chemical Engineering
    Elsevier
    2022年07月30日, 研究論文(学術雑誌), 共同, 49, DOI(公開)(r-map), 2173, 2178
  • Process Monitoring Based on Deep Neural Networks with Continuous Wavelet Transform
    Chinatsu Ukawa, Yoshiyuki Yamashita, Seiji Hotta
    Computer Aided Chemical Engineering
    Elsevier
    2022年07月30日, 研究論文(学術雑誌), 共同, 49, DOI(公開)(r-map), 1381, 1386
  • Formulation of integrated key performance indicator dashboard for chemical plants
    Yasunori Kobayashi, Yoshiyuki Yamashita
    Computer Aided Chemical Engineering
    Elsevier
    2022年07月30日, 研究論文(学術雑誌), 共同, 49, DOI(公開)(r-map), 1369, 1374
  • Optimization of an air-cooler operation in an industrial distillation column
    Masaharu Daiguji, Yoshiyuki Yamashita
    Computer Aided Chemical Engineering
    Elsevier
    2022年07月30日, 研究論文(学術雑誌), 共同, 49, DOI(公開)(r-map), 349, 354
  • Construction of Database and Data-driven Statistical Models for the Solubility of Nanomaterials in Organic Solvents
    Junqing Xia, Yoshiyuki Yamashita
    Computer Aided Chemical Engineering
    Elsevier
    2022年07月30日, 研究論文(学術雑誌), 共同, 49, DOI(公開)(r-map), 187, 192
  • An approach for Stiction Compensation in Industrial Process Control Valves
    Masaharu Daiguji and Yoshiyuki Yamashita
    Computers and Chemical Engineering
    Elsevier
    In the process industry, control valve stiction causes oscillations in the control loop, and this results in deterioration of control performance. Therefore, the sticking control valves are repaired during a scheduled plant shutdown maintenance. Until such permanent solutions are used, it is expected that the oscillations can be reduced with a low-cost approach; PID control parameter re-tuning is a suitable approach in this case. This study involves a method of compensating for control valve stiction. In particular, it aims to improve the control performance by tuning the parameters of normal PID controllers. We propose a method to search for the optimal PID parameter values based on control simulation using a stiction model. First, the stiction model and the process model are identified. Next, simulation is performed using a combination of the stiction model, process model and PID controller. Finally, the PID parameter values are optimized based on the assessment. (C) 2021 Elsevier Ltd. All rights reserved.
    2022年02月, 研究論文(学術雑誌), 共同, 158, 0098-1354, DOI(公開)(r-map), 107641
  • Online Batch Process Monitoring with a Combination of Normal Operating History Data and Physical Knowledge
    Junqing Xia and Yoshiyuki Yamashita
    Journal of Chemical Engineering of Japan
    This paper proposes a hybrid online batch fault monitoring method that combines the signed digraph (SDG) with the knearest neighbors classifier (kNN) using dynamic time warping (DTW) distance. The sum of the k smallest DTW distances between the ongoing batch and normal-operational batch references is calculated for online detection. If the increase in the sum is greater than the predefined detection control limits, the sample is labeled as abnormal and an SDG diagnosis is made. The k corresponding normal samples from the k nearest reference batches are retrieved to calculate the upper and lower variable control limits for each variable online. Quantitative values are transformed into qualitative ones using these control limits, and the variable nodes with non-zero signs are diagnosed through SDG. The signs of a specified portion of causality arcs in the SDG are updated with calculations using online measurements. Each diagnostic route is given a weight determined by both the normal historical behavior and ongoing behavior of its root variable, and the diagnostic routes with the highest weights are considered to be the root causes of the occurring fault. The proposed DTW-kNN-SDG method was validated using data from a simulated batch production of penicillin with a variety of fault types, magnitudes, and fault duration times, and novel diagnosis results were subsequently achieved.
    2022年01月, 研究論文(学術雑誌), 共同, 55, 1, 0021-9592, DOI(公開)(r-map), 38, 50
  • 蒸留塔における複数のファンを持つエアクーラ制御の最適化
    大宮司理晴, 山下善之
    化学工学論文集
    2022年, 研究論文(学術雑誌), 共同, 48, 3, DOI(公開)(r-map), 93, 98
  • 不適切なPIDパラメータ設定による自励振動応答の自動検出とPID再調整
    大寳 茂樹, 山下 善之
    化学工学論文集
    化学工学会
    Poorly tuned PID parameters often cause self-excited oscillation. We have already reported a method to obtain a closed-loop identification model from self-excited oscillatory time-series data. We have also reported a method to de-sign PID parameters based on IMC theory. However, automatic detection of the self-excited oscillatory control loops had been an unsolved problem. In this work, we propose an automatic method to detect the damped sine wave re-sponse from time-series data. The proposed detection method was implemented with the closed-loop identification method and the PID parameter design method. The method was first applied to the simulated vinyl acetate monomer (VAM) process and all the self-excited oscillations were well detected automatically. Then, the method was applied to thousands of real industrial control loops, whereby tens of poorly tuned controllers were found within several hours, suggesting re-tuned PID parameters. An example of the control response of the re-tuned PID controller with the sug-gested parameters shows great improvement of the control performance.
    2022年, 研究論文(学術雑誌), 共同, 48, 4, 0386-216X, DOI(公開)(r-map), 131, 140
  • AI支援による化学プラントの近未来
    山下善之
    分離技術
    分離技術会
    2021年12月01日, (MISC)総説・解説(学術雑誌), 単独, 51, 6, 391, 394
  • Closed-Loop Identification and PID Retuning of Self-Excited Oscillatory Process from Poor PID Controller Tuning
    Ootakara, Shigeki; Yamashita, Yoshiyuki
    JOURNAL OF CHEMICAL ENGINEERING OF JAPAN
    SOC CHEMICAL ENG JAPAN
    We present a model identification method for a self-excited oscillatory process, which uses only the time series data of oscillation and PID parameters. This method is applicable to cases where the self-excited oscillation is caused by unsuitable PID parameters. The models being identified include an integral system and a first-order delay system with dead time. Because system identification experiments are not required, the method can be applied to any historical operation data if the PID parameters are known. Additionally, the PID control parameter design for the integral system proposed in the previous study is extended to a first-order delay system. The new proposed method is applied to a vinyl acetate monomer (VAM) process simulator. Closed-loop identification of nine PID control loops with self-excited oscillations is performed, and the plant operation is stabilized at once without retuning using the obtained PID parameters.
    2021年12月, 研究論文(学術雑誌), 共同, 54, 12, 0021-9592, DOI(公開)(r-map), 672, 684
  • 化学工学年鑑「プロセスシステム工学全体」
    山下善之
    化学工学
    化学工学会
    2021年10月05日, (MISC)速報,短報,研究ノート等(学術雑誌), 単独, 85, 10, DOI(公開)(r-map), 533, 534
  • 製造プロセスの計測・モニタリングと機械学習
    山下善之
    粉体技術
    日本粉体工業技術協会
    2021年10月01日, (MISC)総説・解説(商業誌), 単独, 13, 10, DOI(公開)(r-map), 35, 37
  • 予兆監視診断のスマート化
    山下善之
    計装
    工業技術社
    2021年10月01日, (MISC)総説・解説(商業誌), 単独, 64, 10, DOI(公開)(r-map), 11, 12
  • 製造業の運転操業とスマート保安
    山下善之
    計測技術
    日本工業出版
    2021年08月05日, (MISC)総説・解説(商業誌), 単独, 49, 8, 4, 6
  • Quality prediction for multi-grade batch process using sparse flexible clustered multi-task learning
    Yamaguchi, Takafumi; Yamashita, Yoshiyuki
    COMPUTERS & CHEMICAL ENGINEERING
    PERGAMON-ELSEVIER SCIENCE LTD
    Data-driven quality prediction methods are widely used in industrial chemical plants. However, it is often difficult to develop prediction models for multi-grade batch processes. Two major issues need to be considered when developing high-accuracy models. The first is the unavailability of sufficient data to create models for each grade of these processes. The other is that each batch cycle typically has an excessive number of explanatory variables. This paper proposes two methods to predict the quality of products manufactured in these multi-batch processes in chemical plants. These methods combine the features of two techniques: the first is a flexible clustered multi-task learning method, which utilizes data from other grades effectively to create high-performance quality prediction models with a small amount of data. This is useful when more data are available for the other grades. The other is a sparsity technique to overcome the high-dimensionality problem of input features. The effectiveness of the proposed methods is demonstrated on a numerical dataset, and finally applied to data generated during an actual industrial blow molding process. (c) 2021 Elsevier Ltd. All rights reserved.
    2021年07月, 研究論文(学術雑誌), 共同, 150, 0098-1354, DOI(公開)(r-map), 107320
  • 化学プラントのデジタル化
    山下善之
    化学装置
    工業調査会
    2021年03月01日, (MISC)総説・解説(商業誌), 単独, 63, 3, 65, 67
  • プラントの異常検知・診断とAI活用
    山下善之
    計装
    工業技術社
    2021年03月01日, (MISC)総説・解説(商業誌), 単独, 64, 3, 9, 11
  • これからの監視制御システムとAI
    山下善之
    計装
    工業技術社
    2020年12月01日, (MISC)総説・解説(商業誌), 共同, 63, 12, 9, 10
  • 科学の峰々「プロセスシステム工学の力で進むAIとIoTを活用した化学プラント」下
    山下善之
    科学機器
    東京科学機器協会
    2020年12月, (MISC)総説・解説(商業誌), 単独, No.870, DOI(公開)(r-map), 16, 23
  • Qualitative Modeling for Fault Diagnosis Based on Physical Knowledge and Historical Operation Data under Normal Operating Conditions
    Xia, Junqing; Yamashita, Yoshiyuki
    JOURNAL OF CHEMICAL ENGINEERING OF JAPAN
    SOC CHEMICAL ENG JAPAN
    Fault diagnosis is a critical task in the daily operation of chemical processes. In this paper, a hybrid fault diagnosis method is proposed that combines a process-knowledge-based qualitative reasoning technique with fault detection based on a data-driven process-monitoring technique, without using any faulty datasets. Extended attributes, which are additional process feature variables generated from normal-operating-condition knowledge, are utilized to integrate the two techniques. The process qualitative reasoning model is simplified for combining these techniques and easing the modeling. This fault diagnosis method provides multiple reasoning routes for several potential fault root candidates. Each candidate and variable in its reasoning routes are weighted according to the results of the data-driven fault-detection method. Therefore, a priority list is presented to chemical engineers for further field examinations. The effectiveness of this method is validated using the Tennessee Eastman process, and novel diagnosis results are subsequently achieved.
    2020年12月, 研究論文(学術雑誌), 共同, 53, 12, 0021-9592, DOI(公開)(r-map), 771, 786
  • IMC理論に基づく化学プラント液面制御に適したPID制御設計
    大寶茂樹,山下善之
    化学工学論文集
    化学工学会
    This paper proposes a design of PID-level controllers in chemical plants based on IMC principles. Controller parameters of a common simple PID controller are given. This method is also applicable to integrating systems with time delay. Unlike most IMC-based design studies, this study also proposes a method for determination of the IMC filter time constant based on statistical analysis of about 200 level controllers in actual chemical plants. The proposed controller design method is applied to a typical integrating system to demonstrate its effectiveness. The design method is finally applied to level controllers in actual plants. The result shows significant improvement both in the deviation of the control variables and the fluctuation of the manipulation variables.
    2020年11月20日, 研究論文(学術雑誌), 共同, 46, 6, 0386-216X, DOI(公開)(r-map), 211, 218
  • 科学の峰々「プロセスシステム工学の力で進むAIとIoTを活用した化学プラント」上
    山下善之
    科学機器
    東京科学機器協会
    2020年11月, (MISC)総説・解説(商業誌), 単独, No.869, DOI(公開)(r-map), 12, 19
  • 化学工学年鑑「プロセスシステム工学全体」
    山下善之,野田賢
    化学工学
    化学工学会
    2020年10月05日, (MISC)速報,短報,研究ノート等(学術雑誌), 84, 10, DOI(公開)(r-map), 506, 507
  • プロセス産業のデジタル革新
    山下善之
    計測技術
    日本工業出版
    2020年09月01日, (MISC)総説・解説(商業誌), 単独, 48, 10, DOI(公開)(r-map), 1, 3
  • The Role of Big Data in Industrial (Bio)chemical Process Operations
    Udugama, Isuru A.; Gargalo, Carina L.; Yamashita, Yoshiyuki; Taube, Michael A.; Palazoglu, Ahmet; Young, Brent R.; Gernaey, Krist, V; Kulahci, Murat; Bayer, Christoph
    INDUSTRIAL & ENGINEERING CHEMISTRY RESEARCH
    AMER CHEMICAL SOC
    With the emergence of Industry 4.0 and Big Data initiatives, there is a renewed interest in leveraging the vast amounts of data collected in (bio)chemical processes to improve their operations. The objective of this article is to provide a perspective of the current status of Big-Data-based process control methodologies and the most effective path to further embed these methodologies in the control of (bio)chemical processes. Therefor; this article provides an overview of operational requirements, the availability and the nature of data, and the role of the control structure hierarchy in (bio)chemical processes and how they constrain this endeavor. The current state of the seemingly competing methodologies of statistical process monitoring and (engineering) process control is examined together with hybrid methodologies that are attempting to combine tools and techniques that belong to either camp. The technical and economic considerations of a deeper integration between the two approaches is then explored, and a path forward is proposed.
    2020年08月26日, 研究論文(学術雑誌), 共同, 59, 34, 0888-5885, DOI(公開)(r-map), 15283, 15297
  • Physical-Principle Based Extended Attributes for Process Fault Detection
    Xia, Junqing; Yamashita, Yoshiyuki
    JOURNAL OF CHEMICAL ENGINEERING OF JAPAN
    SOC CHEMICAL ENG JAPAN
    Process monitoring is of importance to maintain process safety, reliability, performance and cost efficiency. This work presents a hybrid fault detection approach that combines process knowledge such as first-principles and process causal relations into data-driven fault detection techniques. The process knowledge is embedded into the process dataset as the form of extended attributes (ExAs). In this paper, we discuss the benefits of adding process knowledge into the process data, as well as the procedure of extracting ExAs from available process information such as piping and instrument digraph. Our proposed method was successfully tested on the Tennessee Eastman Process using two commonly utilized data-driven fault detection techniques: principle component analysis and its variant kernel PCA.
    2020年07月01日, 研究論文(学術雑誌), 共同, 53, 7, 0021-9592, DOI(公開)(r-map), 337, 350
  • AIで変わる化学プラント
    山下善之
    分離技術
    分離技術会
    2020年02月01日, (MISC)総説・解説(学術雑誌), 単独, 50, 2, DOI(公開)(r-map), 2, 4
  • ツールとしてのAI・IoTと計装制御技術者
    山下善之
    計装
    工業技術社
    2020年01月01日, (MISC)総説・解説(商業誌), 単独, 63, 1, DOI(公開)(r-map), 7, 9
  • プラントにおけるAI活用
    山下善之
    横河技報
    2019年12月26日, (MISC)その他記事, 62, 2, DOI(公開)(r-map), 55, 56
  • プロセスシステム工学全体,化学工学年鑑
    山下善之 野田賢
    化学工学
    化学工学会
    2019年10月, (MISC)総説・解説(学術雑誌), 共同, 83, 10, DOI(公開)(r-map), 600, 601
  • スラリー混合槽の非線形固形分比制御と実装のための簡略化
    竹田浩伸,山下善之
    化学工学論文集
    SOC CHEMICAL ENG JAPAN
    2019年09月20日, 研究論文(学術雑誌), 共同, 45, 5, DOI(公開)(r-map), 188, 196
  • Process-Identification and Design of Robust PI Controller for a Self-Oscillating Integral Process with Dead Time
    Takeda, Hironobu; Yamashita, Yoshiyuki
    JOURNAL OF CHEMICAL ENGINEERING OF JAPAN
    SOC CHEMICAL ENG JAPAN
    This paper proposes a practical method to identify the process dynamics for an integral process with dead-time, under continuous self-excited oscillation. It is assumed that the limit cycle is mainly caused by either the nonlinear property, dead-time of the process, or inappropriate PI parameters. Oscillatory PI control loops under inappropriate PI parameter settings are often found in actual plants, particularly in slow-response integral processes. The proposed method identifies not only the integral time constant but also the dead time of processes from their period of oscillation and PI parameters. A simple method to design robust PI parameters on the basis of internal model control (IMC) is also shown, where the IMC filter parameter is derived from the phase/gain margin and dead-time of the process. The process identification method and robust PI design method are successfully applied to an actual approximate integral process with self-excited oscillation. The proposed method does not require a step response test, which are best avoided in actual plant environments.
    2019年05月20日, 研究論文(学術雑誌), 共同, 52, 5, 0021-9592, DOI(公開)(r-map), 447, 454
  • プロセスシステム工学全体,化学工学年鑑2018
    山下善之,野田賢
    化学工学
    化学工学会
    2018年10月05日, (MISC)総説・解説(学術雑誌), 共同, 82, 10, DOI(公開)(r-map), 572, 573
  • モデル予測制御に基づく積分プロセスのI-P制御設計
    竹田浩伸,山下善之
    化学工学論文集
    化学工学会
    This paper proposes a practical sampled-data I-P controller design for integrating processes. The controller structure, derived from model predictive control theory, is a simple I-P controller. Application to predictive functional control (PFC) is also derived. The proposed controller was obtained by converting the integrating process model to a one-step-ahead model predictive controller. In this controller, the proportional term suppresses changes in the controlled variable, and the integral term determines speed to eliminate offset. This controller is suitable mainly for sampled-data control systems with a long sampling period, because it can avoid setting excessively high proportional gain. Simulation on a typical integrating process demonstrated the effectiveness of the proposed controller. Finally the proposed sampled-data I-P controller was successfully applied to an actual plant having an extremely slow process response.
    2018年05月20日, 研究論文(学術雑誌), 共同, 44, 3, 0386-216X, DOI(公開)(r-map), 201, 206
  • プラントにおけるAI活用
    山下善之
    計装
    工業技術社
    2018年05月, (MISC)総説・解説(商業誌), 単独, 61, 5, DOI(公開)(r-map), 7, 9
  • 化学プラントのスマート化
    山下善之
    化学工学
    2018年01月, (MISC)総説・解説(学術雑誌), 単独, 82, 1, 22, 24
  • A hybrid approach for process optimization of distillation reflux condition
    T. Taguchi and Y. Yamashita
    Computer Aided Chemical Engineering
    Elsevier
    2018年, 研究論文(学術雑誌), 共同, 44, DOI(公開)(r-map), 229, 234
  • スマート工場実現への新たな胎動
    山下善之
    計装
    2017年12月, (MISC)総説・解説(商業誌), 単独, 60, 12, 9, 10
  • プロセスシステム工学全体,化学工学年鑑
    山下善之,野田賢
    化学工学
    化学工学会
    2017年10月05日, (MISC)総説・解説(学術雑誌), 共同, 81, 10, DOI(公開)(r-map), 547, 548
  • Preface to the Special Issue for Process Systems Engineering
    Yamashita, Yoshiyuki; Noda, Masaru; Takeda, Kazuhiro; Matsumoto, Hideyuki
    JOURNAL OF CHEMICAL ENGINEERING OF JAPAN
    SOC CHEMICAL ENG JAPAN
    2017年06月, 研究論文(学術雑誌), 共同, 50, 6, 0021-9592, DOI(公開)(r-map), 383, 383
  • 運転・設備管理に係わるスマート化と安全操業
    山下善之
    計装
    2017年05月, (MISC)総説・解説(商業誌), 単独, 60, 5, 11, 12
  • Real-time Monitoring of Saccharide Concentrations in Simulated Moving-Bed Chromatography
    Inagaki, Koji; Yamashita, Yoshiyuki
    JOURNAL OF CHEMICAL ENGINEERING OF JAPAN
    SOC CHEMICAL ENG JAPAN
    Simulated moving-bed chromatography (SMBC) separation of a solution containing three different saccharides was investigated by real-time, inline monitoring of the concentration of each saccharide with Fourier transform near-infrared spectroscopy (FT-NIRS). We built partial least squares (PLS) regression models to estimate the saccharide concentrations based on preprocessed spectral data in the wavenumber range 6,100-5,440cm(-1) that excludes the water absorption band. To verify the calibration model, we performed separation of the raw material solution of the test set using SMBC, and confirmed that the predicted concentration of each saccharide from the calibration model corresponds well with the actual measured concentration of each saccharide obtained by HPLC. The collection range can be adjusted online using the monitoring values in order to maximize the purity and yield of the target saccharides.
    2017年02月, 研究論文(学術雑誌), 共同, 50, 2, 0021-9592, DOI(公開)(r-map), 136, 141
  • Batch Process Monitoring Based on Fuzzy Segmentation of Multivariate Time-Series
    Tanatavikorn, Harakhun; Yamashita, Yoshiyuki
    JOURNAL OF CHEMICAL ENGINEERING OF JAPAN
    SOC CHEMICAL ENG JAPAN
    This paper proposes a novel batch process monitoring method called adjoined time series principal component analysis (AdTsPCA). In this method, a modified GG clustering is used for phase identification and data segmentation and multiple time-ordered overlapping PCA models are constructed from the data segments. The PCA models are then used for statistical process monitoring. The key characteristic of AdTsPCA is that additional information contained in the order of PCA models allows for additional diagnosis by the comparison of known process phase and suspected abnormal situation. The proposed AdTsPCA is applied to an industrial penicillin fermentation process to illustrate the effectiveness of the method. AdTsPCA is able to detect faults in the process and significantly reduces the number of false positive errors in the process monitoring.
    2017年01月, 研究論文(学術雑誌), 共同, 50, 1, 0021-9592, DOI(公開)(r-map), 53, 63
  • 近赤外分光法を用いた流動層乾燥プロセスにおける乾燥終点の自動判定
    稲垣孝二,山下善之
    化学工学論文集
    化学工学会
    Real-time moisture monitoring of crystal powder in a pilot-scale fluidi-ed-bed dryer was examined in the conversion of lactulose trihydrate crystal powder into lactulose anhydride crystal powder. Two types of in-line near-infrared spectroscopy (NIRS) were investigated as means to estimate moisture content. Of these, a simplified filter type spectroscopy with 3 wavelengths showed poor accuracy in estimating moisture content, while a method using Fourier-transform spectroscopy showed high accuracy, notably when the moisture content less than 1.00%. This technique allowed real-time monitoring of the moisture content in the crystal powder and was applicable to automatic endpoint determination in the fluidi-ed-bed dryer.
    2017年, 研究論文(学術雑誌), 共同, 43, 1, 0386-216X, DOI(公開)(r-map), 29, 36
  • 仮想計測による運転制御の新たな可能性
    山下善之
    化学工学
    2016年12月, 単独, 80, 12, 763
  • プロセスシステム工学全体,化学工学年鑑2016
    山下善之
    化学工学
    2016年10月, 単独, 80, 10
  • 流動層乾燥プロセスにおける水分量のリアルタイムモニタリング
    稲垣孝二,山下善之
    化学工学論文集
    2016年09月, 研究論文(学術雑誌), 共同, 42, 5, DOI(公開)(r-map), 179, 185
  • Crude palm oil (CPO) extraction using hot compressed water (HCW)
    Mohd Sharizan Md Sarip, Noor Azian Morad, Yoshiyuki Yamashita, Tomoya Tsuji, Mohd Azizi Che Yunus, Mustafa Kamal Abd Azizd, Hon Loong Lamd
    Separation and Purification Technology
    2016年09月, 研究論文(学術雑誌), 共同, 169, 1, DOI(公開)(r-map), 103, 112
  • Fuzzy Treatment Method for Outlier Detection in Process Data
    Harakhun Tanatavikorn, Yoshiyuki Yamashita
    Journal of Chemical Engineering of Japan
    2016年09月, 研究論文(学術雑誌), 共同, 49, 9, 864, 873
  • IoTによって実現する制御システムの未来
    山下善之
    計装
    2016年08月, 単独, 59, 8, 7, 8
  • Modeling and optimization of the hot compressed water extraction of palm oil using artificial neural network
    Mohd Sharizan MD SARIP, Yoshiyuki YAMASHITA, Noor Azian MORAD, Mohd Azizi CHE YUNUS and Mustafa Kamal ABDUL AZIZ
    Journal of Chemical Engineering of Japan
    2016年04月, 研究論文(学術雑誌), 共同, 49, 7, DOI(公開)(r-map), 614, 621
  • プロセスシステム工学全体,化学工学年鑑2015
    山下善之
    化学工学
    2015年10月, 単独, 79, 10, 763, 764
  • プラント運転の自動化の先に
    山下善之
    ヒューマンファクターズ
    2015年08月, 単独, 20, 1, 1
  • Improving data reliability for process monitoring with fuzzy outlier detection
    Harakhun Tanatavikorn, Yoshiyuki Yamashita
    Computer-aided chemical engineering
    2015年06月, 研究論文(学術雑誌), 共同, 37, DOI(公開)(r-map), 1595, 1600
  • 設備管理:スマート化からクラウド活用へ
    山下善之
    計装
    2015年05月, 単独, 58, 5, 6, 9
  • プロセスシステム工学全体,化学工学年鑑2014
    山下善之
    化学工学
    2014年10月, 単独, 78, 10, 697, 698
  • プロセスシステム工学全体,化学工学年鑑2013
    山下善之
    化学工学
    2013年10月, 単独, 77, 10
  • 化学プラントの運転制御における情報技術
    山下善之
    日本化学会情報化学部会誌
    2013年03月, 研究論文(学術雑誌), 単独, 31, 1, DOI(公開)(r-map), 15, 17
  • Practical Application of Model Identification based on ARX Models with Transfer Functions
    Junichiro Kon, Yoshiyuki Yamashita, Taro Tanaka, Atsushi Tshiro and Masaharu Daiguji
    Control Engineering Practice
    2013年02月, 研究論文(学術雑誌), 共同, 21, 2, DOI(公開)(r-map), 195, 203
  • 数値データの解析処理とプロセスシステム工学
    山下善之
    化学工学
    2012年12月, 単独, 76, 12, 734, 736
  • Optimal Tuning Parameters of a PID Controller based on Reference Trajectory
    Junichiro Kon, Yoshiyuki Yamashita
    Journal of Chemical Engineering of Japan
    2012年12月, 研究論文(学術雑誌), 共同, 45, 12, DOI(公開)(r-map), 968, 982
  • プロセスシステム工学全体,化学工学年鑑2012
    山下善之
    化学工学
    2012年10月, 単独, 76, 10
  • Semi-Qualitative Trend Analysis for the Monitoring of Process Control Loops
    Yoshiyuki Yamashita
    Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics
    2012年06月, 研究論文(学術雑誌), 単独, 16, 4, 503, 507
  • プロセスシステム工学全体,化学工学年鑑2011
    山下善之
    化学工学
    2011年10月, 単独, 75, 10
  • 論文特集号「産業応用分野に貢献する制御技術の最前線」について
    羽根冬希,山下善之,舟木達也,田原鉄也
    計測自動制御学会論文集
    2011年09月, 共同, 47, 9, 355
  • グローバル社会における計測制御エンジニア
    山下善之
    計測と制御
    2011年04月, 単独, 50, 4, 258, 260
  • Optimization Based Approach for Industrial PI Controller Design for Optimal Servo Control of Integrating Process with Constraints
    Viet Ha Nguyen, Yoshiyuki Yamashita and Moonyong Lee
    Journal of Chemical Engineering of Japan
    2011年04月, 研究論文(学術雑誌), 共同, 44, 5, DOI(公開)(r-map), 345, 354
  • 情報化社会における論文誌
    山下善之
    化学工学
    2011年01月, 単独, 75, 1, 1
  • An Improved Model for Cross-flow Microfiltration Properties of Lactic Acid Fermentation Broth
    Fitriani, T. Kokugan and Y. Yamashita
    Journal of Chemical Engineering of Japan
    2010年12月, 研究論文(学術雑誌), 共同, 43, 12, DOI(公開)(r-map), 993, 997
  • 計測とモニタリング
    山下善之
    化学工学
    2010年08月, 単独, 74, 8, 378, 380
  • ARXモデルを使用したモデル予測制御
    昆潤一郎、山下善之
    化学工学論文集
    2010年07月, 研究論文(学術雑誌), 共同, 36, 4, DOI(公開)(r-map), 394, 404
  • これからのプロセス制御技術者について
    山下善之
    計測と制御
    2010年02月, 単独, 49, 2, 119
  • Shape Based Stiction Detection
    M. Kano, Y. Yamashita, H. Kugemoto
    Advances in Industrial Control
    2009年12月, 研究論文(学術雑誌), 共同, 103, 113
  • 計装技術の最新動向
    小西信彰、山下善之
    システム制御情報学会誌
    2008年08月, 共同, 52, 8, 298, 303
  • Fault Detection in Chemical Process using Discriminant Analysis and Control Chart
    Xudong Pei, Yoshiyuki Yamashita, Masatoshi Yoshida, Shigeru Matsumoto
    Journal of Chemical Engineering of Japan
    2008年01月, 研究論文(学術雑誌), 共同, 41, 1, DOI(公開)(r-map), 25, 31
  • プロセス制御ループの定性的動特性解析と故障診断
    山下善之
    システム制御情報学会誌
    2007年12月, 単独, 51, 12, 557, 562
  • プロセス産業におけるデータマイニング活用
    山下善之
    日本化学会情報化学部会誌
    2007年11月, 単独, 25, 3, 57, 61
  • 複数の局所モデルを用いた制御系のコーディネーション法
    坂倉義康、野田賢、西谷紘一、鹿内良将、山下善之、吉田雅俊、松本繁
    化学工学論文集
    2007年07月, 研究論文(学術雑誌), 共同, 33, 4, DOI(公開)(r-map), 346, 353
  • 充填層における熱物性パラメータのオンライン同定
    崔光輝、吉田 雅俊、山下 善之,松本 繁
    化学工学論文集
    2007年01月, 研究論文(学術雑誌), 共同, 33, 1, DOI(公開)(r-map), 43, 47
  • On-line extraction of qualitative measurements for monitoring process plants
    Yoshiyuki Yamashita
    Lecture Notes in Artificial Inteligence
    2006年09月, 研究論文(学術雑誌), 単独, 4252, I, DOI(公開)(r-map), 595, 602
  • An Automatic Method for Detection of Valve Stiction in Process Control Loops
    Yoshiyuki Yamashita
    Control Engineering Practice
    2006年05月, 研究論文(学術雑誌), 単独, 14, 5, DOI(公開)(r-map), 503, 510
  • 触媒充填層反応器における状態推定技術
    吉田雅俊, 山下善之, 松本繁
    ケミカルエンジニアリング
    2006年04月, 共同, 51, 4, 302, 305
  • 空気分離PSAプロセスの解析と最適化
    吉田 雅俊、Patiphon Koompai、山下 善之,松本 繁
    化学工学論文集
    2005年11月, 研究論文(学術雑誌), 共同, 31, 6, DOI(公開)(r-map), 441, 449
  • 可変グリッド法を用いた触媒充填層反応器におけるホットスポットの推定
    望月宏希、吉田 雅俊、山下 善之,松本 繁
    化学工学論文集
    2005年09月, 研究論文(学術雑誌), 共同, 31, 5, DOI(公開)(r-map), 338, 345
  • 入出力線形化法を応用した熱交換器の非線形モデル予測制御
    吉田 雅俊、小尾秀志、Tipaya Leelakiatesakul, 山下 善之,松本 繁
    計測自動制御学会産業論文集
    2005年03月, 研究論文(学術雑誌), 共同, 4, 2, 10, 16
  • プロセスのモデリングと制御・監視
    内田健康, 山下善之, 加納学
    計測と制御
    2005年02月, 共同, 44, 2, 83, 85
  • プロセスシステムの状態監視
    山下善之, 加納学
    計測と制御
    2005年02月, 共同, 44, 2, 120, 124
  • プロセス制御系の制御性能評価と監視
    加納学, 山下善之
    計測と制御
    2005年02月, 共同, 44, 2, 125, 129
  • 非等温クロマトグラフィーによる多成分ガスの濃縮分離
    吉田 雅俊、法邑 雄司、山下 善之,松本 繁
    化学工学論文集
    2005年01月, 研究論文(学術雑誌), 共同, 31, 1, DOI(公開)(r-map), 35, 40
  • Qualitative Analysis for Detection of Stiction in Control Valves
    Yoshiyuki Yamashtia
    Lecture Notes in Artificial Intelligence
    2004年09月, 研究論文(学術雑誌), 単独, 3214, II, DOI(公開)(r-map), 391, 397
  • Concentration Estimation for Decentralized Temperature Control of a Packed-Bed Reactor
    Masatoshi Yoshida, Emrod Elisante, Yoshiyuki Yamashita and Shigeru Matsumoto
    Journal of Chemical Engineering of Japan
    2004年05月, 研究論文(学術雑誌), 共同, 37, 11, DOI(公開)(r-map), 1419, 1422
  • A Clustered Class Distribution Approach for Process Monitoring and Fault Detection
    Yoshiyuki Yamashita
    Chemical Engineering Communications,
    2003年02月, 研究論文(学術雑誌), 単独, 191, 2, DOI(公開)(r-map), 302, 313
  • 部分グラフ同型探索によるバッチプロセスの操作手順生成法
    星憲司、山下善之、鈴木睦
    化学工学論文集
    2003年01月, 研究論文(学術雑誌), 共同, 29, 1, DOI(公開)(r-map), 107, 111

著書

  • 計測・モニタリング技術≪普及版≫
    山下善之
    シーエムシー出版
    2017年11月
  • Cによる情報処理入門
    阿曽,鈴木,曽根,金井,山下
    共立出版
    2014年08月
  • システム解析
    黒田千秋,山下善之,松本秀行
    朝倉書店
    2014年03月, 978-4-254-25604-8
  • 計測・モニタリング技術 ―化学計測・計装の最先端とその応用―
    山下善之
    シーエムシー出版
    2011年07月, 978-4-7813-0406-9
  • Detection and Diagnosis of Stiction in Control Loops
    M. Jelali, B.Huang, Y.Yamashita, et.al.
    Springer
    2009年10月, 978-1-84882-774-5
  • 化学工学辞典
    化学工学会編
    丸善
    2005年01月
  • ME用語辞典
    日本エム・イー学会編 山下善之 他
    コロナ社
    1999年10月
  • Perry's Chemical Engineering Handbook, 7th ed.
    Robert H. Perry and Don W. Green eds.
    Mc Graw Hil
    1997年12月, 0-07-049841-5
  • Cによる情報処理入門
    阿曽、鈴木、曽根、金井、山下
    昭晃堂
    1997年04月, ISBN4-7856-3106-6

研究発表、招待講演等

  • 化学プラントの運転・保守におけるAI・IoT活用
    メンテナンス・レジリエンスTokyo2024 ものづくり特別講演会
    2024年07月24日, 口頭発表(招待・特別)
  • AIがもたらすこれからのものづくり
    第83回VEC協賛セミナー
    2024年06月14日, 口頭発表(基調)
  • スマートファクトリーとAI・ロボティックス
    ISPE日本本部年次大会
    2024年05月31日, 口頭発表(招待・特別)
  • バッチプロセスのスモールデータ環境での品質予測制御
    化学工学会第89年会
    2024年03月17日, 口頭発表(一般)
  • 周波数解析を応用したプロセス挙動の周期的変動把握のための新しい指標の開発,
    化学工学会第89年会
    2024年03月17日, 口頭発表(一般)
  • 遅れ時間が大きいシステムのモデル化と制御
    化学工学会第89年会
    2024年03月17日, 口頭発表(一般)
  • 化学プロセスにおけるPFDに基づいたGCN手法ソフトセンサモデリング
    化学工学会第89年会
    2024年03月17日, 口頭発表(一般)
  • Introduction to Smart Industrial Safety
    ENTAD02
    2023年11月20日, 公開講演,セミナー,チュートリアル,講習,講義等
  • The Importance of DX/AI technology for Smart Industrial Safety
    SIS Seminar, Enhancement on Digital Transformation
    2023年10月23日, 公開講演,セミナー,チュートリアル,講習,講義等
  • Current situation on DX and Smart Industrial Safety technology in the Process Industries in Japan
    Improvement of Productivity and Safety in the Process Industry by Digital Transformation
    2023年10月19日, 公開講演,セミナー,チュートリアル,講習,講義等
  • データ駆動型モデルを用いた下水処理施設の排出水含有窒素量予測
    第66回自動制御連合講演会
    2023年10月07日, 口頭発表(一般)
  • クラスタリング技術と新しい安定性指標を用いた制御性能の俯瞰的評価,
    第66回自動制御連合講演会
    2023年10月07日, 口頭発表(一般)
  • AIがもたらすプロセス産業の革新:最新の国際会議からのインサイトとトレンド
    第80回VEC協賛セミナー
    2023年09月15日, 口頭発表(基調)
  • 新評価方法を用いたプロセス運転挙動の時系列解析
    化学工学会第54回秋季大会
    2023年09月12日, 口頭発表(一般)
  • Data-driven Process Variable Prediction Based on Orthogonal Autoencoder
    化学工学会第54回秋季大会
    2023年09月12日, 口頭発表(一般)
  • FAULT DETECTION AND IDENTIFICATION FOR CHEMICAL PROCESS BASED ON 3D-CNN WITH CONTINUOUS WAVELET TRANSFORM
    FOPAM 2023
    2023年08月, ポスター発表
  • プロセス時系列データへの生成AI手法の活用
    化学工学会SIS部会PSE分科会
    2023年07月21日, 口頭発表(招待・特別)
  • プロセス時系列データへの生成AI手法の活用
    化学工学会PSE分科会研究会
    2023年07月21日, 口頭発表(招待・特別)
  • Smart Factory
    ISPE日本本部2023年度年次大会
    2023年05月19日, 口頭発表(招待・特別)
  • デジタル技術を駆使した 化学プラントの運転・保守
    石油化学業界向けDX推進セミナー
    2023年04月17日, 公開講演,セミナー,チュートリアル,講習,講義等
  • 凝縮器におけるファウリングのオンラインモニタリング
    化学工学会第88年会
    2023年03月16日, ポスター発表
  • 定性知識と融合したオートエンコーダを用いたプロセスモニタリング
    化学工学会第88年会
    2023年03月16日, ポスター発表
  • 調節弁固着補償法の実プロセスへの適用
    化学工学会第88年会
    2023年03月15日, 口頭発表(一般)
  • Digitalization in chemical plant operation and maintenance
    SSI 2023
    2023年01月20日, 口頭発表(招待・特別)
  • スマート保安のソリューション
    第78回VEC協賛セミナー
    2022年12月16日, 口頭発表(基調)
  • デジタル化が加速するこれからの時代の化学プラント
    第39回プラントオペレーションに関する現場監督者セミナー
    2022年12月16日, 口頭発表(招待・特別)
  • Deep Learning of Time-Frequency Images for Fault Detection in Chemical Process
    PSE Asia 2023
    2022年12月13日, 口頭発表(一般)
  • デジタル・レジリエンス
    第16回VEC制御システムセキュリティ対策カンファレンス
    2022年11月18日, シンポジウム・ワークショップ パネル(指名)
  • AIの進歩と化学工場のデジタル化
    和歌山県化学技術協会講演会
    2022年11月15日, 口頭発表(招待・特別)
  • ウェーブレット変換と3次元畳み込みニューラルネットワークを用いた化学プロセスの異常検出手法,
    第65回自動制御連合講演会
    2022年11月12日, 口頭発表(一般)
  • スマートファクトリーの実現に向けた取組の現状と課題
    医薬品工場フォーラム2022
    2022年11月11日, 口頭発表(招待・特別)
  • デジタル技術を駆使した 化学プラントの運転・保守
    化学プラントDX推進セミナー in 岡山
    2022年10月26日, 口頭発表(招待・特別)
  • デジタル技術を駆使した 化学プラントの運転・保守
    化学プラントDX推進セミナー in 川崎
    2022年10月18日, 口頭発表(基調)
  • Importance of Smart Industrial Safety and Human Resource Development in the Digital Age
    Smart Industrial Safety Seminar in Indonesia
    2022年09月30日, 口頭発表(招待・特別)
  • Importance of Smart Industrial Safety and Human Resource Development in the Digital Age
    Smart Industrial Safety Seminar in Thailand
    2022年09月26日, 口頭発表(招待・特別)
  • 蒸留塔の空気冷却器ファン台数変更外乱抑制制御の実プロセスへの適用
    化学工学会第53回秋季大会
    2022年09月15日, 口頭発表(一般)
  • Expectations Toward Next-Generation Chemical Process Manufacturing
    SICE2022
    2022年09月06日, 口頭発表(招待・特別)
  • Panel Discussion: Expectations toward Next-Generation Control Technologies to Support Industry in the Future
    SICE 2022
    2022年09月05日, シンポジウム・ワークショップ パネル(指名)
  • 化学プラントにおけるAI活用の最新動向と課題
    アスペンテックAIソリューションセミナー
    2022年06月24日, 口頭発表(招待・特別)
  • ものづくりDXシステム時代の技術動向
    第76回VEC協賛セミナー
    2022年06月10日, 口頭発表(基調)
  • Smart Factory
    ISPE日本本部2022度年次大会
    2022年05月20日, 口頭発表(招待・特別)
  • 肥料プラントにおける統合KPIダッシュボードの構築
    化学工学会第87年会
    2022年03月18日, 口頭発表(一般)
  • 不適切なPIDパラメータ設定による自励振動応答の自動検出とPID再調整
    化学工学会第87年会
    2022年03月18日, 口頭発表(一般)
  • 工業プロセス調節弁の固着補償
    化学工学会第87年会
    2022年03月18日, 口頭発表(一般)
  • 化学工学とデータ科学の融合 ~AI・IoT・DXの視点から~
    化学工学会第87年会 ビジョンシンポジウム
    2022年03月16日, 口頭発表(招待・特別)
  • 化学産業のデジタルトランスフォーメーション
    化学工学会第87年会 産業セッション
    2022年03月16日, 口頭発表(招待・特別)
  • 予測困難な世界におけるものづくり
    第75回VEC協賛セミナー
    2022年03月11日, 公開講演,セミナー,チュートリアル,講習,講義等
  • Introduction of DX and data analysis technology
    Seminar on Smart Industrial Safety: Utilization of AI/IoT
    2022年02月22日, 口頭発表(基調)
  • パネル討論「PSEのこれまでとこれから」
    プロセスシステム工学第143委員会最終研究会
    2022年02月18日, シンポジウム・ワークショップ パネル(指名)
  • プロセスシステム工学 ーこれまでとこれからー
    プロセスシステム工学第143委員会最終研究会
    2022年02月18日, 口頭発表(招待・特別)
  • AI支援の化学プラントの近未来
    第27回関西地区分離技術講演会「機械学習と化学プロセスの協創」
    2022年01月26日, 口頭発表(招待・特別)
  • プロセス産業におけるAI活用とDX
    第35回シンポジウム「ドライプロセスに対するプロセスインフォマティクス」
    2022年01月25日, 公開講演,セミナー,チュートリアル,講習,講義等
  • パネル討論「計装制御が進める未来のデジタル工場」
    第52回計装制御技術会議
    2022年01月19日, シンポジウム・ワークショップ パネル(指名)
  • ナノ材料データベースとAI ~化学工学とデータ科学の融合
    Biennial Kyoto ChE Symposium ―ナノ・メゾ化学工学の俯瞰と展望―
    2021年12月18日, 口頭発表(招待・特別)
  • スマート工場の実現に向けてなすべきコト
    Japan Pharmaceutical Manufacturing Leadership Forum 2021
    2021年12月04日, 口頭発表(招待・特別)
  • パネル討論「製薬工場のDX」
    ISPE日本本部2021年度冬季大会
    2021年12月03日, シンポジウム・ワークショップ パネル(公募)
  • Smart Factory の実現に向けて
    ISPE日本本部2021年度冬季大会
    2021年12月03日, 口頭発表(基調)
  • プロセス産業におけるAI活用〜現状および近未来展望
    システム制御情報学会セミナー2021
    2021年11月30日, 公開講演,セミナー,チュートリアル,講習,講義等
  • パネル討論「化学プラントにおけるDXの現状と今後」
    INCHEM Tokyo 2021 特別講演会
    2021年11月17日, シンポジウム・ワークショップ パネル(公募)
  • 化学プラントのDXの現状と提言
    INCHEM Tokyo 2021 特別講演会
    2021年11月17日, 口頭発表(招待・特別)
  • プラント保安分野AI信頼性評価ガイドラインについて
    計測自動制御学会第80回安全サロン
    2021年10月01日, 口頭発表(招待・特別)
  • プロセスシステム工学の地からで進むAIとIoTを活用した化学プラント,製造業のスマート化がもたらす可能性
    日本計量機器工業連合会 新技術導入・活用研究会
    2021年09月29日, 口頭発表(招待・特別)
  • 連続ウェーブレット変換とディープニューラルネットワークを用いた化学プロセスの異常検出手法
    化学工学会第52回秋季大会
    2021年09月23日, 口頭発表(一般)
  • プロセス産業における統合パフォーマンス管理手法の構築
    化学工学会第52回秋季大会
    2021年09月23日, 口頭発表(一般)
  • Physical-Principle Based Extended Attributes for Process Fault Detection
    化学工学会第52回秋季大会
    2021年09月23日, 口頭発表(招待・特別)
  • ナノ材料DBと物性予測
    化学工学会第52回秋季大会
    2021年09月22日, 口頭発表(招待・特別)
  • The situation with regard to digitalization in Japanese process industries
    Online Seminar on Digital Technology in Process Industries
    2021年09月16日, 口頭発表(招待・特別)
  • AIの原則から実践へ
    第73回協賛セミナー
    2021年09月10日, 口頭発表(招待・特別)
  • Digital Transformation in the Chemical Industry
    iCo-CSET 2021
    2021年09月06日, 口頭発表(基調)
  • 化学プラントのデジタル化
    プラントデジタル化についてのオンラインカンファレンス
    2021年08月27日, 口頭発表(招待・特別)
  • 日-タイ 連携によるスマート保安人材育成の可能性
    日タイスマート保安コンソーシアム発足記念イベント
    2021年06月22日, 公開講演,セミナー,チュートリアル,講習,講義等
  • 製造業のDXとデータ活用
    第72回VEC協賛セミナー
    2021年06月11日, 口頭発表(基調)
  • 製造業のデジタル・トランスフォーメーション 最新動向について
    第14回VEC制御システムセキュリティ対策カンファレンス
    2021年05月14日, 口頭発表(基調)
  • 蒸留塔の制御における空気冷却器のファン台数の最適化
    化学工学会第86年会
    2021年03月21日, 口頭発表(一般)
  • PIDパラメータ値の不適切設定による自励振動制御器の安定化
    化学工学会第86年会
    2021年03月21日, 口頭発表(一般)
  • 化学プラントのデジタルトランスフォーメーションに向けて
    化学工学会第86年会
    2021年03月20日, 口頭発表(招待・特別)
  • 化学・情報科学の融合による新化学創成に向けて (パネルディスカッション)
    日本化学会第101春季年会
    2021年03月19日, シンポジウム・ワークショップ パネル(指名)
  • 情報科学活用による化学プラントの変革に向けて
    日本化学会第101春季年会
    2021年03月19日, 口頭発表(招待・特別)
  • データ駆動型アプローチによる制御弁の固着検出・診断
    化学工学会第23回学生発表会
    2021年03月06日, 口頭発表(一般)
  • 化学プロセスの状態予測におけるアテンション技術の適用
    化学工学会第23回学生発表会
    2021年03月06日, 口頭発表(一般)
  • 新たな局面を迎えたプロセス産業のデジタル化
    メンテナンス・レジリエンス 2021
    2021年02月26日, 口頭発表(招待・特別)
  • パネル討論「プラントの安全性と生産性を高めることの意義と実践」
    日-タイ スマート保安フォーラム2021
    2021年02月25日, シンポジウム・ワークショップ パネル(指名)
  • パネル討論「デジタル・トランスフォーメーションを支える基盤技術」
    第51回計装制御技術会議
    2021年02月05日, シンポジウム・ワークショップ パネル(指名)
  • DXを支える基盤技術と最新動向
    第51回計装制御技術会議
    2021年02月04日, 口頭発表(招待・特別)
  • AI・IoTを用いた化学プラントのスマート化
    第33回CES21講演会「データサイエンスを活用した化学プロセスのスマート化」
    2021年01月29日, 口頭発表(招待・特別)
  • パネルディスカッション モデレータ
    プラント保安分野AI信頼性評価ガイドライン解説セミナー
    2021年01月21日, シンポジウム・ワークショップ パネル(指名)
  • フロー合成とAI:化学と情報の融合
    第52回 Continuing Education シリーズ講習会
    2020年12月17日, 公開講演,セミナー,チュートリアル,講習,講義等
  • 産業オートメーションにおけるAI活用について
    第70回VEC協賛セミナー
    2020年12月04日, 口頭発表(基調)
  • 定常収支情報に基づくプラントワイドコントロール
    第63回自動制御連合講演会
    2020年11月22日, 口頭発表(一般)
  • 製造業のデジタル・トランスフォーメーション
    第13回VEC制御システムセキュリティ対策カンファレンス
    2020年11月09日, 口頭発表(基調)
  • Design of a PID controller with valve stiction
    PSE Asia 2020
    2020年11月04日, 口頭発表(一般)
  • Continuous Wavelet Transform with Neural Network for the Monitoring Chemical Process
    PSE Asia 2020
    2020年11月04日, 口頭発表(一般)
  • Towards Digital Transformation for Chemical Industry
    TwIChE 2020, Taiwan Institute of Chemical Engineers
    Keynote
    2020年10月23日, 口頭発表(基調)
  • IMC理論に基づく化学プラント液面制御に適したPID制御設計
    化学工学会 第51回秋季大会
    2020年09月25日, 口頭発表(一般)
  • Process-Identification and Design of Robust PI Controller for a Self-Oscillating Integral Proces with Dead Time
    化学工学会第51回秋季大会
    2020年09月25日, 口頭発表(招待・特別)
  • AIの最新トレンドと産業応用
    第69回VEC協賛セミナー
    2020年09月18日, 口頭発表(基調)
  • 化学プラントのデジタル変革に向けて
    プラントショーOSAKA 2020 特別講演会
    2020年07月30日, 口頭発表(招待・特別)
  • COVID-19で再考するデジタル・トランスフォーメーション
    第68回VEC協賛セミナー
    2020年06月05日, 口頭発表(基調)
  • バッチプロセスモニタリングにおける時間軸のマッチング
    第22回化学工学会学生発表会
    2020年03月06日, 口頭発表(一般)
  • 化学プロセスの異常検出・診断に対するリカレントニューラルネットワークの応用
    第22回化学工学会学生発表会
    2020年03月06日, 口頭発表(一般)
  • むだ時間を含むプロセスの制御に対する機械学習の適用
    第22回化学工学会学生発表会
    2020年03月06日, 口頭発表(一般)
  • 化学プロセスの異常診断に対するアクティブアプローチ
    第22回化学工学会学生発表会
    2020年03月06日, 口頭発表(一般)
  • 日本のプラント保安におけるIoT活用の現状と今後の展望
    日本ータイ スマート保安シンポジウム2020
    2020年02月19日, 口頭発表(基調)
  • 化学プラントにおけるAI・IoT活用
    第51回Continuous Educationシリーズ講習会
    2020年01月21日, 公開講演,セミナー,チュートリアル,講習,講義等
  • AI/IoTのさらなる進化と化学産業
    ISPE冬季大会
    2019年12月06日, 口頭発表(招待・特別)
  • AI・IoT技術の基礎から最前線まで
    化学工学の進歩講習会
    2019年12月03日, 口頭発表(招待・特別)
  • 化学プラントのデジタル変革に向けて
    INCHEM TOKYO 2019 特別講演会
    2019年11月20日, 口頭発表(招待・特別)
  • 製油所のデジタル・トランスフォーメーションに向けて
    第49回石油・石油化学討論会
    2019年11月01日, 口頭発表(招待・特別)
  • パネル討論「これからの計装制御技術と人財像」
    第50回計装制御技術会議
    2019年10月31日, シンポジウム・ワークショップ パネル(指名)
  • 化学プラントのデジタル・トランスフォーメーション
    第50回計装制御技術会議
    2019年10月31日, 口頭発表(招待・特別)
  • 運転・保安の高度化に向けたAI・IoT
    第53回日本芳香族工業会大会
    2019年10月11日, 口頭発表(基調)
  • AIで変わる化学プラント
    分離技術会第47回夏季研究討論会
    2019年08月02日, 口頭発表(基調)
  • AI・IoTがもたらす化学プラントのデジタルトランスフォーメーション
    計装研究会第414回例会
    2019年07月24日, 口頭発表(招待・特別)
  • 製造業のデジタル・トランスフォーメーションに向けて
    VEC協賛セミナー(20周年記念)
    2019年06月11日, 口頭発表(基調)
  • 化学の近未来:化学と情報科学の融合
    分子科学研究所所長招聘会議
    2019年05月29日, 口頭発表(招待・特別)
  • 製油所安定最適化のためのDXを実現する要素技術と,その活用に関する調査報告
    第5回製油所安定最適化勉強会
    2019年03月28日, 口頭発表(招待・特別)
  • デジタル変革と近未来の化学工場
    化学工学会第84年会
    2019年03月15日, 口頭発表(招待・特別)
  • デジタルで拓く次世代プラント パネル討論
    化学工学会第84年会
    2019年03月14日, シンポジウム・ワークショップ パネル(公募)
  • 生産プロセスのモニタリングと制御 -PATを中心に
    日本粉体工業技術協会 造粒分科会 技術討論会
    2019年03月08日, 口頭発表(基調)
  • 機械学習を用いたプロセス変数の推定
    第21回化学工学会学生発表会(東京大会)
    2019年03月02日, 口頭発表(一般)
  • 次世代工場の在り方
    第65回VEC協賛セミナー
    2019年02月20日, 口頭発表(基調)
  • Physical-Principle Based Extension of Attributes for Process Monitoring
    PSE Asia 2019
    2019年01月15日, 口頭発表(一般)
  • A Hybrid Monitoring Method for a Heat Exchanger Fouling
    PSE Asia 2019
    2019年01月14日, ポスター発表
  • デジタル変革と化学工場の運転・制御
    第2回「日本の化学産業の未来の工場について語る会」
    2018年12月13日, 口頭発表(招待・特別)
  • 最新技術動向と計装制御とAIのこれから
    第64回VEC協賛セミナー
    2018年12月06日, 口頭発表(基調)
  • プラントデータ解析と物理モデル
    AVEVA World Conference TOKYO 2018
    2018年11月06日, 口頭発表(招待・特別)
  • パネル討論「プラントオペレーションのデジタル化最前線」
    第49回計装制御技術会議
    2018年10月30日, シンポジウム・ワークショップ パネル(公募)
  • Physical-knowledge based extension of attributes for process monitoring
    化学工学会第50回秋季大会
    2018年09月19日, 口頭発表(一般)
  • パネル討論「デジタル変革で実現する未来工場」
    化学工学会第50回秋季大会
    2018年09月18日, シンポジウム・ワークショップ パネル(公募)
  • デジタル変革と化学工場の近未来
    化学工学会第50回秋季大会
    2018年09月18日, 口頭発表(招待・特別)
  • プラント運転・設備管理におけるデジタル革命
    j5 Japan Workshop 2018
    2018年09月14日, 口頭発表(基調)
  • Physical-Principle Based Extension of Attributes for Plant Fault Detection
    SICE Annual Conference, 2018
    2018年09月12日, 口頭発表(一般)
  • デジタル革命とプラントオペレーション
    第36回プラントオペレーションに関する現場監督者セミナー
    2018年09月07日, 口頭発表(招待・特別)
  • AI/ディープラーニングの基礎(8)
    VEC 第17回IoT/CPS研究分科会
    2018年08月10日, 口頭発表(招待・特別)
  • 化学プロセスとデジタル革新
    京都大学化学工学専攻特別講演会(特別講義)
    2018年07月23日, 口頭発表(招待・特別)
  • 化学産業とAI・IoT
    スマートエンジニアリングTOKYO 産学マッチングフォーラム
    2018年07月18日, 口頭発表(招待・特別)
  • AIを用いた化学プラントのスマート化
    製油所安定最適化勉強会
    2018年07月17日, 口頭発表(招待・特別)
  • A hybrid approach for process optimization of distillation reflux condition
    PSE 2018
    2018年07月03日, ポスター発表
  • AI/ディープラーニングの基礎(7)
    VEC 第16回IoT/CPS研究分科会
    2018年06月20日, 口頭発表(招待・特別)
  • 化学産業におけるAIおよびディープラーニング利活用
    第62回VEC共催セミナー
    2018年06月05日, 口頭発表(基調)
  • 化学プラントの運転制御とシミュレーション
    日本工学会公開シンポジウム
    2018年06月01日, 口頭発表(招待・特別)
  • AI技術全般・入門と化学産業への応用
    分子科学研究所所長招聘会議
    2018年05月30日, 口頭発表(招待・特別)
  • AIを用いた化学プラントのスマート化
    石油学会第61回年会
    2018年05月22日, 口頭発表(招待・特別)
  • AI/ディープラーニングの基礎(6)
    VEC 第15回IoT/CPS研究分科会
    2018年05月08日, 口頭発表(招待・特別)
  • AI/ディープラーニングの基礎(5)
    VEC 第14回IoT/CPS研究分科会
    2018年03月22日, 口頭発表(招待・特別)
  • Systems Technologies for Smart Processing Plants
    化学工学会第83年会
    2018年03月15日, 口頭発表(招待・特別)
  • IoTを活用した製造現場のスマート化
    高圧ガス保安講習会
    2018年03月09日, 口頭発表(招待・特別)
  • グレイボックスアプローチによる化学プロセスの異常検出
    第20回化学工学会学生発表会
    2018年03月03日, 口頭発表(一般)
  • AI/ディープラーニングの基礎(4)
    VEC 第13回IoT/CPS研究分科会
    2018年02月19日, 口頭発表(招待・特別)
  • プラントのスマート化とIoT
    クローズアップシリーズ2018「IoTによる設備保全の高度化」
    2018年02月06日, 口頭発表(招待・特別)
  • AI/ディープラーニングの基礎(3)
    VEC 第12回IoT/CPS研究分科会
    2017年12月21日, 口頭発表(招待・特別)
  • 製造プロセスのスマート化
    ISPE日本本部2017年度冬季大会
    2017年12月01日, 口頭発表(招待・特別)
  • 高度IoT時代における計測・計装・制御・セキュリティ キーテクノロジー
    計測展/SCF2017
    2017年11月29日, シンポジウム・ワークショップ パネル(公募)
  • プラント制御におけるAI/ディープラーニングの可能性
    計測展/SCF2017
    2017年11月29日, 口頭発表(基調)
  • 化学工場の将来展望
    INCHEM TOKYO 2017 産官学マッチングフォーラム
    2017年11月22日, 口頭発表(基調)
  • 日独先端化学技術フォーラム Industry 4.0/ IoT
    INCHEM TOKYO 2017
    2017年11月20日, シンポジウム・ワークショップ パネル(公募)
  • Chemical Engineering in the Era of Smart Processing Plant
    The 8th China-Japan Symposium on Chemical Engineering
    2017年10月14日, 口頭発表(招待・特別)
  • AI/ディープラーニングの基礎(2)
    VEC 第11回IoT/CPS研究分科会
    2017年10月06日, 口頭発表(招待・特別)
  • IoTとスマートマニュファクチャリング
    化学工学会第49回秋季大会
    2017年09月21日, 口頭発表(招待・特別)
  • 化学プラントのスマート化
    化学工学会第49回秋季大会
    2017年09月20日, 口頭発表(基調)
  • パネルディスカッション「スマート保安」
    スマート保安セミナー
    2017年07月31日, シンポジウム・ワークショップ パネル(公募)
  • AI/ディープラーニングの基礎(1)
    第10回IoT/CPS研究分科会
    2017年07月27日, 口頭発表(招待・特別)
  • Fouling Monitoring of a Thermosiphon Reboiler
    Heat Exchanger Fouling and Cleaning Conference XIII
    2017年06月16日, 口頭発表(一般)
  • 化学工場の今後のあり方-スマート化
    第59回VEC共催セミナー
    2017年06月06日, 口頭発表(基調)
  • Model-based monitoring of fouling in a heat exchanger
    The 6th International Symposium on Advanced Control of Industrial Processes (AdCONIP 2017)
    2017年05月30日, 口頭発表(招待・特別)
  • 設備保全に係わるスマート化事例
    第58回VEC共催セミナー
    2017年02月24日, 口頭発表(基調)
  • IoT時代のデータ解析
    第57回VEC共催セミナー
    2016年12月09日, 口頭発表(基調)
  • 製造業におけるIoTの利活用
    ISPE日本本部2016年度冬季大会
    2016年12月02日, 口頭発表(招待・特別)
  • Real-Time Monitoring of Saccharide Concentrations in Simulated Moving-Bed Chromatography
    Asian NIR Symposium 2016
    2016年11月24日, ポスター発表
  • Which Approach is Better for Process Monitoring: Data-based or Model-based?
    The 9th Regional Conference on Chemical Engineering (RCChE 2016)
    2016年11月21日, 口頭発表(基調)
  • プロセス時系列のデータ解析
    化学工学会ダイナミックプロセス応用分科会研究討論回
    2016年11月18日, 口頭発表(招待・特別)
  • FT-NIRSを用いた流動層乾燥プロセスにおける乾燥終点の自動判定
    第59回自動制御連合講演会
    2016年11月11日, 口頭発表(一般)
  • 疑似移動層クロマトグラフィー分離プロセスにおける糖成分のリアルタイムモニタリング
    化学工学会第48回秋季大会
    2016年09月07日, 口頭発表(一般)
  • 流動層乾燥プロセスにおける水分量のリアルタイムモニタリング
    化学工学会第48回秋季大会
    2016年09月07日, 口頭発表(一般)
  • IoTと化学産業
    化学工学会第48回秋季大会
    2016年09月06日, 口頭発表(招待・特別)
  • Parameter effect in hot compressed water extraction of crude palm oil
    Malaysia-Japan Joint International Conference (MJJIC 2016)
    2016年09月03日, 口頭発表(一般)
  • Semi-Supervised Learning for the Monitoring of Process Systems
    The 7th International Symposium on Design, Operation and Control of Chemical Processes (PSE ASIA 2016)
    2016年07月27日, その他
  • IoT Research Challenges
    第55回VEC共催セミナー
    2016年06月03日, 口頭発表(基調)
  • プロセスモニタリングのための半教師付回帰モデル
    第58回自動制御連合講演会
    2015年11月14日, 口頭発表(一般)
  • Preliminary Study on Kinetic Characteristic of Hot Compressed Water Extraction for Palm Oil
    Malaysia-Japan Joint International Conference 2015 (MJJIC2015)
    2015年11月13日, 口頭発表(一般)
  • 情報インフラを活用するこれからの化学プラント
    化学工学会第47回秋季大会
    2015年09月09日, 口頭発表(招待・特別)
  • プロセスシステム工学最前線
    第53回VEC共催セミナー
    2015年06月19日, 口頭発表(基調)
  • Improving Data Reliability for Process Monitoring with Fuzzy Outlier Detection
    PSE2015/ESCAPE25
    2015年06月02日, その他
  • Design and modeling of hot compressed water extraction process for palm oil
    10th Asian Control Conference (ASCC 2015)
    2015年05月31日, 口頭発表(一般)
  • Hot compressed water (HCW): a green alternative in palm oil processing
    SCEJ 80th Annual Meeting
    2015年03月21日, 口頭発表(招待・特別)
  • PF-GMM:確率分布に基づく異常検出の試み
    化学工学会第80年会
    2015年03月20日, 口頭発表(一般)
  • モデル化入門
    第52回VEC共催セミナー
    2014年11月28日, 口頭発表(招待・特別)
  • 多重モデルアプローチによる製品品質の推定手法
    第57回自動制御連合講演会
    2014年11月11日, その他
  • プロセスモニタリングのための回帰モデルの活用
    化学工学会第46回秋季大会
    2014年09月18日, その他
  • プロセスモニタリング
    第51回VEC共催セミナー
    2014年09月09日, 口頭発表(基調)
  • Hot compressed water extraction of palm oil mesocarp
    1st Asian Conference on Oleo Science (ACOS2014)
    2014年09月08日, その他
  • 生産プロセス技術の将来ビジョン
    第50回VEC共催セミナー
    2014年06月06日, 口頭発表(基調)
  • Co-learning with locally weighted PLS for soft sensors of nonlinear processes
    5th International Symposium on Advanced Control of Industrial Processes (ADCONIP2014)
    2014年05月28日, その他
  • Enhancing Data-driven Fault Detection Through Extended Attribute Variables
    International Automatic Control Conference (CACS 2013)
    2013年12月03日, その他
  • Practical Application of Model Identification based on ARX Models with Transfer Functions
    PSE Asia 2013
    2013年06月26日, その他
  • 複数のソフトセンサーによるCSTR出口組成の推定手法
    化学工学会第15回学生発表会
    2013年03月02日, その他
  • データ駆動型異常診断におけるプロセス知識の活用方法
    第55回自動制御連合講演会
    2012年11月17日, その他
  • 状態推定フィルタを用いたセンサーバイアスの推定
    化学工学会第44回秋季大会
    2012年09月20日, その他
  • Knowledge-based attributes generation for data-driven fault diagnosis in process systems
    11th International Symposium on Process Systems Engineering
    2012年07月19日, その他
  • 人間とコンピュータの協調によるオペレーションの高度化
    プラントオペレーション分科会 第124回研究会
    2012年04月24日, 口頭発表(招待・特別)
  • センサー異常の検出・同定のための状態推定フィルタの活用
    化学工学会第77年会
    2012年03月15日, 口頭発表(一般)
  • 東アジアにおけるメタンの排出量分布の推定
    第14回化学工学会学生発表会
    2012年03月03日, 口頭発表(一般)
  • Model Identification based on ARX Modls with Transfer Functions
    14th Asia Pacific Confederation of Chemical Engineering Congress
    2012年02月22日, 口頭発表(一般)
  • 伝達関数を用いたARXモデルによるモデル同定法の実プロセスへの適用
    第54回自動制御連合講演会
    2011年11月20日, 口頭発表(一般)
  • 「人や社会にやさしい」から「人や社会を救う」自動制御連合研究へのブレークスルーに向けて
    第54回自動制御連合講演会
    2011年11月19日, シンポジウム・ワークショップ パネル(公募)
  • プロセスシステムのモニタリングと制御
    第54回自動制御連合講演会
    2011年11月19日, 口頭発表(招待・特別)
  • 震災から学ぶリスク管理
    2011計装制御技術会議
    2011年10月26日, シンポジウム・ワークショップ パネル(公募)
  • 非線形動的モデルに基づく異常の検出・同定手法
    化学工学会第43回秋季大会
    2011年09月14日, 口頭発表(一般)
  • Dynamic Analysis and Monitoring of Process Control Loops
    2nd International Workshop on Real-Time Measurement, Instrumentation and Control
    2011年06月02日, 口頭発表(招待・特別)
  • Qualitative Trend Analysis for the Monitoring of Process Plant
    4th International Conference on Modeling, Simulation and Applied Optimization
    2011年04月20日, 口頭発表(招待・特別)
  • ディペンダブルな制御系の実現を目指して
    計測自動制御学会産業システムシンポジウム
    2010年11月09日, 口頭発表(招待・特別)
  • Model Predictive Control based on ARX Models
    International Conference on Control, Automation and Systems 2010
    2010年10月28日, その他
  • 付加価値を高めるために計装制御技術は如何に貢献できるか
    2010計装制御技術会議
    2010年10月27日, シンポジウム・ワークショップ パネル(公募)
  • Optimal Tuning Parameters of PID Control based on Reference Trajectory
    The 13th Asia Pacific Confederation of Chemical Engineering Congress
    2010年10月07日, その他
  • 多重モデルアプローチを用いた予測モデルのアップデート手法
    化学工学会第42回秋季大会
    2010年09月07日, その他
  • Design of a Dependable Process Control System
    The 5th International Symposium on Design, Operation and Control of Chemical Processes
    2010年07月26日, 口頭発表(一般)
  • Rigorous Dynamic Simulator for Control Study of the Large-scale Benchmark Chemical Plant
    9th International Symposium on Dynamics and Control of Process Systems
    2010年07月05日, 口頭発表(一般)
  • ARXモデルを使用したモデル予測制御
    SICE制御部門大会
    2010年03月17日, 口頭発表(一般)
  • ディペンダブル制御―異常診断を超えて
    SICEディペンダブル制御系調査研究会
    2009年12月10日, 口頭発表(招待・特別)
  • ユーザの悩みと新技術への期待 ―DCS・PLCの延命化と新システムの可能性―
    2009計装制御技術会議
    2009年12月08日, シンポジウム・ワークショップ パネル(公募)
  • 「計装の未来」を考える
    2009計装制御技術会議
    2009年12月07日, シンポジウム・ワークショップ パネル(公募)
  • Data-based Approaches for Process Monitoring
    International Symposium on Clean Process Technology
    2009年11月13日, 口頭発表(招待・特別)
  • 次元解析を併用したプロセスシステムのデータに基づく異常検出・診断
    化学工学会第41回秋季大会
    2009年09月17日, 口頭発表(一般)
  • Fault Detection in Chemical Process using Discriminant Analysis and Control Chart
    化学工学会大41回秋季大会
    2009年09月16日, 口頭発表(招待・特別)
  • ディペンダブル制御系調査研究会の紹介
    第38回制御理論シンポジウム
    2009年09月15日, 口頭発表(招待・特別)
  • ディペンダブル制御-異常診断を超えて
    システム制御情報チュートリアル講座2009
    2009年06月26日, 口頭発表(招待・特別)
  • データマイニング手法に基づくプラント運転操作知識の獲得
    日本学術振興会第143委員会研究会
    2009年02月06日, 口頭発表(招待・特別)
  • 定性形状解析を用いたコントロールバルブの機器診断
    第51回自動制御連合講演会
    2008年11月22日, その他
  • グローバル社会における計測制御エンジニア
    産業システムシンポジウム
    2008年10月29日, 口頭発表(基調)
  • 耐故障制御
    プロセスシステム工学第143委員会
    2008年10月03日, 口頭発表(招待・特別)
  • Diagnosis and Quantification of Control Valves
    SICE Annual Conference 2008
    2008年08月21日, その他
  • これからの計測制御エンジニア
    計測自動制御学会プロセス塾
    2008年03月31日, 口頭発表(招待・特別)
  • ディペンダブルコントロール
    化学工学会統合化研究分科会
    2007年10月26日, 口頭発表(招待・特別)
  • ディペンダブルなプロセス制御システム
    産学共同シーズイノベーション化事業 JST Innovation Bridge 東京農工大学研究集会
    2007年08月28日, 口頭発表(一般)
  • Coordination of Multiple Model Predictive Controllers for CSTR
    4th International Symposium on Design, Operation and Control of Chemical Processes (PSE ASIA 2007)
    2007年08月17日, ポスター発表
  • Fault detection and identification of process systems using discriminant analysis and control charts
    4th International Symposium on Design, Operation and Control of Chemical Processes (PSE ASIA 2007)
    2007年08月17日, その他
  • Toward Dependable Process Control Systems: Integration of Fault Diagnosis and Controller Redesign
    4th International Symposium on Design, Operation and Control of Chemical Processes (PSE ASIA 2007)
    2007年08月17日, 口頭発表(招待・特別)
  • 米国におけるエンジニア教育プログラム
    日本学術振興会第143委員会研究会
    2007年05月11日, 口頭発表(招待・特別)
  • プロセス制御ループの解析と診断
    第3回安全ワークショップ
    2007年01月31日, 口頭発表(招待・特別)
  • Engineering Design Aspects of Hybrid Energy Supply Unit (HENSU)
    IEEE SMC, 2nd International Workshop on Computational Intelligence and Applications
    2006年12月15日, その他
  • 階層的グラフマッチングを用いたバッチプラントの運転操作手順自動生成手法
    計測自動制御学会 システム・情報部門学術講演会
    2006年11月30日, その他
  • 複数の局所モデルを用いた制御系のコーディネーション法
    第49回自動制御連合講演会
    2006年11月25日, その他
  • Diagnosis of oscillatory process control loops
    International conference on Instrumentation, Control and Information Technology (SICE-ICCAS 2006)
    2006年10月20日, その他
  • On-line extraction of qualitative movements for monitoring process plants
    KES 2006
    2006年10月09日, その他
  • プラントシミュレータを活用した制御弁固着時の制御応答と固着検出手法の検証
    化学工学会第38回秋季大会
    2006年09月16日, その他
  • 三次元不均一相シミュレーションによる充填層反応器内の状態量の解析
    化学工学会室蘭大会
    2006年08月24日, その他
  • Escape-16/PSE'2006 参加報告
    日本学術振興会第143委員会研究会
    2006年07月22日, 口頭発表(一般)
  • プロセス制御ループのモニタリングと原因同定
    日本機械学会研究協力部会RC223第4回研究会
    2006年07月20日, 口頭発表(招待・特別)
  • Discriminant analysis and control chart for the fault detection and identification
    16th European Symposium on Computer Aided Process Engineering and 9th International Symposium on Process Systems Engineering (PSE/ESCAPE 2006)
    2006年07月15日, その他
  • Application of hybrid control approach to highly nonlinear chemical processes
    16th European Symposium on Computer Aided Process Engineering and 9th International Symposium on Process Systems Engineering (PSE/ESCAPE 2006)
    2006年07月13日, ポスター発表
  • Diagnosis of oscillations in process control loops
    16th European Symposium on Computer Aided Process Engineering and 9th International Symposium on Process Systems Engineering (PSE/ESCAPE 2006)
    2006年07月11日, ポスター発表
  • 粒子層熱伝導プロセスにおける温度分布と発熱量分布の推定
    第6回計測自動制御学会制御部門大会
    2006年05月31日, その他
  • 部分グラフ同型探索に基づく操作手順の生成とスケジューリングの一元化
    化学工学会第71年会
    2006年03月29日, その他
  • Projected Trend Monitoring based on Fisher Discriminant Analysis
    化学工学会第71年会
    2006年03月29日, その他
  • ハイブリッドダイナミカルシステムによる化学プロセスのモデル予測制御
    第48回自動制御連合講演会
    2005年11月25日, その他
  • バッチプロセスの操作手順生成のための輸送経路の分類
    化学工学会第37回秋季大会
    2005年09月17日, その他
  • 複数の冷却装置を有する反応器を対象とした多重モデルアプローチ
    化学工学会第37回秋季大会
    2005年09月17日, その他
  • Combination of Multiple Models for Process Control
    PSE Asia 2005
    2005年08月18日, ポスター発表
  • A Discriminant Analysis Technique for Fault Identification of Process Systems
    PSE Asia 2005
    2005年08月18日, その他
  • 粒子層熱伝導プロセスにおける熱物性パラメータのオンライン同定
    計測自動制御学会 第5回制御部門大会
    2005年05月25日, その他
  • プロセス制御ループにおけるバルブスティクションの一検出手法
    計測自動制御学会 第5回制御部門大会
    2005年05月25日, その他
  • 高度情報化社会におけるPSEの在り方
    日本学術振振興会第143委員会研究会
    2005年05月, 口頭発表(招待・特別)
  • 可変グリッドを用いた急激な変化を伴う分布定数系の状態推定に関する研究
    計測自動制御学会東北支部40周年記念学術講演会
    2004年12月22日, その他
  • A Simple Modification of Fisher Discriminant Analysis for Fault Diagnosis
    計測自動制御学会東北支部40周年記念学術講演会
    2004年12月22日, その他
  • 多重モデルを用いたCSTRの監視・制御
    計測自動制御学会東北支部40周年記念学術講演会
    2004年12月22日, その他
  • Qualitative Analysis for Detection of Stiction in Control Valves
    KES2004
    2004年09月24日, その他
  • Graph based method for the synthesis of operating procedures in process p lant
    SICE Annual Conference 2004
    2004年08月05日, その他
  • 制約付き非線形プロセスのモデル予測制御
    計測自動制御学会 第4回制御部門大会
    2004年05月26日, その他
  • 運転データを用いる調節弁固着検出法
    化学工学会第69年会
    2004年04月02日, その他
  • Dimensionality reduction in computer-aided decision making
    8th International Symposium on Process Systems Engineering
    2004年01月05日, ポスター発表

外部研究資金等

  • 食品産業におけるセンシング、ソフトセンサーの応用に関する研究
    共同研究, 自 2016年04月01日, 至 2017年03月31日
  • 食品産業におけるセンシング、ソフトセンサーの応用に関する研究
    共同研究, 自 2015年04月01日, 至 2016年03月31日
  • 触媒モデルを利用した自動同定手法の開発
    共同研究, 自 2009年06月01日, 至 2010年03月31日
  • 鉄鋼プロセスにおける異常予知・診断技術に関する研究指導
    共同研究, 自 2008年07月14日, 至 2009年03月31日

委員歴

  • 環境省
    デジタル環境管理推進検討会 委員
    自 202207, 至 222303
  • 横断型基幹科学技術研究団体連合
    理事
    自 20240523, 至 20260522
  • 化学工学会資格制度委員会
    副委員長
    自 20180411, 至 20260410
  • 経済産業省
    高圧ガス高度保安認定検討会委員
    自 20240701, 至 20260331
  • 自動制御協議会
    理事
    自 202106, 至 2025305
  • Virtual Engineering Community (VEC)
    会長
    自 20140606, 至 20250605
  • 経済産業省
    補助金執行における第三者委員会委員
    自 20240521, 至 20250527
  • 日タイ スマート保安コンソーシアム
    副会長
    自 20210401, 至 20250331
  • ESCAPE34 - PSE-24
    International Scientific Committee
    自 202307, 至 202409
  • IFAC
     TC on Chemical Process Control (TC 6.1) member
    自 201610, 至 202409
  • PSE Asia 2024
    Standing Committee
    自 20230301, 至 20240831
  • 日本プラントヒューマンファクター学会
    理事
    自 20220801, 至 20240731
  • 化学工学会
    プロセスシステム工学分科会分科会長
    自 20210301, 至 20240331
  • 計測自動制御学会
    副会長
    自 20220222, 至 20240225
  • 日本学術会議 電気電子工学委員会IFAC分科会 自動制御の多分野応用小委員会
    委員
    自 20180426, 至 20230930
  • 計装制御技術会議
    顧問
    自 20220401, 至 202308
  • European Symposium on Computer-Aided Process Engineering
    International Scientific Committee
    自 202207, 至 202306
  • PSE Asia 2022
    Standing Committee
    自 20201201, 至 20221231
  • APCChE 2022
    International Scientific Committee
    自 202103, 至 202208
  • 日本プラントヒューマンファクター学会
    評議員
    自 20180801, 至 20220731
  • PSE 2021 Symposium
    大会委員長
    自 20180705, 至 20220630
  • 日本学術振興会プロセスシステム工学第143委員会
    委員長
    自 20160601, 至 20220331
  • 化学工学会 AI・IoT委員会
    委員長
    自 20180623, 至 20220331
  • 神戸大学データサイエンスセンター
    アドバイザリーボード委員
    自 201904, 至 202203
  • 計装制御技術会議
    企画委員長
    自 20110401, 至 20210331
  • 国立研究開発法人 農業・食品産業技術総合研究機構
    「スマート農業技術の開発・実証プロジェクト」評議委員
    自 20200926, 至 20210331
  • 厚生労働省
    「ボイラー等に係る開放検査周期の延長等検討事業」専門委員会委員
    自 20200923, 至 20210331
  • 経済産業省
    プラントにおけるAIの信頼性評価に関する検討会 座長
    自 20200401, 至 20210326
  • PSE Asia 2020
    Standing Committee
    自 20190201, 至 20201130
  • 日本学術会議 化学委員会 化学企画分科会 情報科学との融合による新化学創成小委員会
    副委員長
    自 20180401, 至 20200930
  • AdCONIP 2020
    International Program Committee
    自 201910, 至 202005
  • 石油エネルギー技術センター
    技術企画委員会委員
    自 20200131, 至 20200331
  • ESCAPE-29
    International Scientific Committee
    自 20180801, 至 20191001
  • 「学びと社会の連携推進事業(「未来の教室」学びの場創出事業) プラント運転・保安IoT人材にむけた講座開発事業」コンソーシアム
    委員長
    自 201808, 至 201902
  • 第61回自動制御連合講演会
    運営委員・実行委員・プログラム委員
    自 20180401, 至 20181101
  • ESCAPE-28
    International Scientific Comittee
    自 201801, 至 201809
  • PSE 2018 Symposium
    International Program Committee
    自 20170301, 至 20180801
  • 日本プラントヒューマンファクター学会
    理事
    自 201408, 至 201807
  • ESCAPE-27
    International Scientific Committee
    自 20161101, 至 20171005
  • 6th International Symposium on Advanced Control of Industrial Processes (ADCONIP 2017)
    International Program Committee
    自 20160131, 至 20170531
  • 「石油精製業保安対策事業(石油精製業等の保安に係るスマート化投資の調査)」研究会
    委員長
    自 201610, 至 201701
  • PSE Asia 2016
    IPC Chair
    自 20141024, 至 20160731
  • 第58回自動制御連合講演会
    運営委員・実行委員
    自 201506, 至 201511
  • PSE2015/ESCAPE25
    International Program Committee
    自 20130701, 至 20150604
  • 化学工学会
    理事
    自 201304, 至 201503
  • 計測自動制御学会
    理事
    自 200601, 至 200801

メディア報道

  • 化学プラントDX推進セミナー
    化学工業日報
    自 2023年04月17日, 至 2023年04月17日
  • 石油化学業界向けDX推進セミナー
    石油化学業界向けDX推進セミナーにおける講演内容が,マイクロソフトのBlogに掲載されました
    Microsoft Cloud Blogs
    自 2022年12月12日, 至 2023年03月
  • 石油化学業界向けDX推進セミナー
    化学工業日報
    自 2022年10月12日, 至 2022年10月18日
  • 日タイ スマート保安セミナー
    タイで実施したセミナーの概要が経産省のニュースリリースに掲載されました
    経済産業省ニュースリリース
    自 2022年10月04日, 至 2023年03月
  • 【10/18川崎・10/26岡山現地開催】《石油化学業界向けDX推進セミナー》 『製造現場に変革をもたらすデジタル技術の活用と推進のポイント』
    「デジタル技術を駆使した 化学プラントの運転・保守」の講師として、東京農工大学 工学部 化学物理工学科 教授 山下 善之氏が登壇すると掲載される。
    財経新聞
    自 2022年09月30日, 至 2022年09月30日
  • 〈川崎・岡山現地開催〉石油化学業界向けDX推進セミナー 「製造現場に変革をもたらすデジタル技術の活用と推進のポイント」
    「デジタル技術を駆使した化学プラント操業のあり方」の講師として山下義之教授が登壇することが紹介される。
    化学工業日報
    自 2022年09月17日, 至 2022年09月17日
  • DXに向け変革する製造現場「化学プラントのデジタル化」
    出演したオンラインカンファレンスの内容が新聞報道されました.
    化学工業日報
    自 2021年09月28日, 至 2021年09月28日
  • 注目講演に選出されました
    我々の発表が、化学工学会第52回秋季大会の870件の発表の中から17件の注目講演の一つとして選定され、プレスリリースされました。
    化学工学会第52回秋季大会プレスリリース
    自 2021年09月08日, 至 2021年09月24日
  • 日本とタイ、保安のデジタル化で連携 日タイスマート保安コンソーシアム設立
    東京農工大学の山下善之教授が、「日タイスマート保安コンソーシアム」の副会長を務めることが紹介される。
    オートメーション新聞
    自 2021年06月30日, 至 2021年06月30日
  • 日タイ スマート保安コンソーシアム 正式発足
    日本能率協会 ニュースリリース
    自 2021年06月22日, 至 2021年06月22日
  • プラント保安分野AI信頼性評価ガイドラインを改訂しました
    検討会座長を務めました
    経済産業省ニュースリリース
    自 2021年03月30日, 至 2021年03月30日
  • 「日タイ スマート保安コンソーシアム」設立に合意
    一般社団法人日本能率協会(JMA、会長:中村正己)は2021年2月24日(水)に開催された「日-タイスマート保安フォーラム2021」(主催:経済産業省・タイ工業省)において、経済産業省・タイ工業省立会いのもと「日タイスマート保安コンソーシアム(仮称)設立に関する協力覚書」に泰日経済技術振興協会(TPA)チュラロンコン大学、タイ化学工学会(TIChE)との間で署名し、2021年度のコンソーシアム設立とJMA内に日本側事務局を設置する旨、合意しました。
    日本能率協会 ニュースリリース
    自 2021年02月25日, 至 2021年02月25日
  • 日タイ スマート保安コンソーシアム設立の覚書に署名しました
    経済産業省とタイ工業省が共催した日タイ スマート保安フォーラム2021において、日タイの産業界・学界関係者は、「日タイ スマート保安コンソーシアム設立の覚書」に署名しました。
    経済産業省 ニュースリリース
    自 2021年02月25日, 至 2021年02月25日
  • プロセスシステム工学の力で進むAIとIoTを活用した化学プラント,製造業のスマート化がもたらす可能性(上)
    研究に関するインタビューを受け,科学の峰々No.107として記事が掲載された.
    科学機器
    自 2020年11月20日, 至 2020年11月20日
  • プラント保安分野AI信頼性評価ガイドライン
    経済産業省が消防庁、厚生労働省と連携し、石油・化学プラント内でのAIの信頼性を適切に確保するための「ガイドライン」を取りまとめました。 その委員長として貢献しました.
    経済産業省ニュースリリース
    自 2020年11月17日, 至 2020年11月17日
  • 提言「化学・情報科学の融合による新化学創成に向けて」
    日本学術会議より公開した提言に副委員長として貢献した
    日本学術会議・化学委員会・化学企画分科会
    自 2020年07月07日, 至 2021年03月31日
  • 化学の近未来:化学と情報科学との融合
    分子科学研究所招聘会議・紹介記事・化学と工業
    自 2019年09月, 至 2019年09月
  • プラント運転・保安分野におけるIoT人材育成講座の開発
    プラントの運転や保安などにおける課題に対し、広義のIoT、システムを利活用して解決に取り組む人材を育成する講座を,経済産業省の「未来の教室」実証事業として開発した. その委員長として貢献した.
    経済産業省 「未来の教室」 Learn Innovation ホームページ
    自 2019年04月04日, 至 2019年04月04日
  • 化学の未来:化学とAI・大学の質保証
    分子科学研究所招聘会議・紹介記事・化学と工業
    自 2018年09月, 至 2018年09月
  • AI,IoTによる事業効率化など有識者の講演で最新動向共有
    油業報知新聞
    自 2018年07月19日, 至 2018年07月19日
  • スマート保安及びサプライチェーンにおける産業保安の重要性
    スマート保安セミナー
    自 2017年07月31日, 至 2017年07月31日

所属学協会

  • AIChE
    自 1994年
  • 人工知能学会
    自 1986年
  • 計測自動制御学会
    自 1985年05月17日
  • 化学工学会
    自 1982年07月31日
  • IEEE
  • システム制御情報学会
  • 日本プラントヒューマンファクター学会
  • 日本オペレーションズリサーチ学会
  • 情報処理学会
  • 日本知能情報ファジイ学会

受賞

  • 公益社団法人化学工学会 システム・情報・シミュレーション部会
    化学工学会SIS部会技術賞
    「バッチプロセスのスモールデータ環境での品質予測制御」
    化学工学会の年会、秋季大会での研究発表を対象に、システム・情報・シミュレーション分野の今後の発展に大きく寄与すると期待される講演に対して授与される。
    2024年03月26日
  • 化学工学会 SIS部会
    化学工学会 SIS部会 技術賞
    蒸留塔の空気冷却器ファン台数変更外乱抑制制御の実プロセスへの適用
    独自開発のプロセス制御手法を実際に運転している商用プラントに適用してその有用性を実証した.
    2022年09月20日
  • 化学工学会システム・情報・シミュレーション部会
    化学工学会SIS部会技術賞
    不適切なPIDパラメータ設定による自励振動応答の自動検出とPID再調整
    化学工学会の年会または秋季大会の審査対象セッションにおいて、科学技術および産業の分野における発展に寄与するところが大きく、かつ科学技術の優れた産業応用に関する一般講演の中から、表彰に値する講演に対して授与される。
    2022年03月25日
  • 化学工学会
    優秀論文賞
    Physical-Principle Based Extended Attributes for Process Fault Detection
    2021年05月07日
  • 化学工学会
    第23回学生発表会優秀賞
    データ駆動型アプローチによる制御弁の固着検出・診断
    2021年03月06日
  • 化学工学会 システム・情報・シミュレーション部会
    化学工学会SIS部会技術賞
    IMC理論に基づく化学プラント液面制御に適したPID制御設計
    2020年11月11日
  • 化学工学会
    優秀論文賞
    Process-Identification and Design of Robust PI Controller for a Self-Oscillating Integral Process with Dead Time
    2020年05月05日
  • APCChE 2019
    優秀ポスター賞
    Time Series Estimation of Product Quality Based on Neural net Algorithms
    2019年09月26日
  • 化学工学会
    化学工学会論文審査貢献賞(2016年度)
    2017年04月13日
  • 化学工学会
    化学工学会論文審査貢献賞(2015年度)
    2016年04月08日
  • 化学工学会
    優秀論文賞
    2009年04月
  • 計測自動制御学会
    計測自動制御学会 CPDポイント賞
    2007年09月19日
  • 化学工学会
     優秀論文賞
    2001年
  • 化学工学会
    化学工学会奨励賞
    1993年


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