酒井幹夫

サカイミキオ | Sakai Mikio

所属機関・部署：
職名：教授
ホームページURL (1件)： https://dem.t.u-tokyo.ac.jp/index.html

研究分野 (5件)：流体工学 , 反応工学、プロセスシステム工学 , 計算科学 , 移動現象、単位操作 , 原子力工学

研究キーワード (22件)： Simulation-based digital twin , サイバーフィジカルシステム , デジタルツイン , 医薬品の連続生産 , 相変化 , マルチフィジックス , Discrete Element Method , Computational Mechanics , 粉体 , Powder Technology , Particle Technology , 粉体シミュレーション , 製剤 , 液架橋力 , 自由表面流 , 表面張力 , 個別要素法 , 数値流体力学 , 粉体工学 , 混相流 , 離散要素法 , 粒子法

競争的資金等の研究課題 (6件)：

2021 - 2025 医薬品の連続生産の実現に向けた革新的シミュレーション技術の開発
2021 - 2024 不連続体力学シミュレーションの新展開:粉体系の粗視化モデル
2018 - 2020 高精度金型設計のための粉体成形シミュレーション技術の実証
2017 - 2019 高精度金型設計のための革新的粉体成形シミュレータの開発
2013 - 2014 コンピュータシミュレーションを用いた微粒子を含む高粘性流体のレオロジー特性評価

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論文 (70件)：

Shuo LI, GuangTao Duan, Mikio Sakai. On reduced-order modeling of gas-solid flows using deep learning. Physics of Fluids. 2024. 36. 033340
Guangtao Duan, Shuo Li, Mikio Sakai. Feasibility Analysis of a POD-Based Reduced Order Model with Application in Eulerian-Lagrangian Simulations. Ind. Eng. Chem. Res. 2024. 63. 1. 780-796
Kai-en Yang, Shuo Li, Guangtao Duan, Mikio Sakai. On Fostering Predictions in Data-Driven Reduced Order Model for Eulerian-Lagrangian Simulations: Decision of Sufficient Training Data. Journal of Chemical Engineering of Japan. 2024. 57. 1. 2316155
Shintaro Kajiwara, Mikio Sakai. Numerical investigation on a bimodal mixing system of solid-liquid mixture in an industrial mixing cooker. Advanced Powder Technology. 2024. 35. 1. 104300
Qi Shi, Mikio Sakai. Numerical study on the elucidation of powder mixing mechanism in a container blender. Advanced Powder Technology. 2023. 34. 11. 104231

MISC (2件)：

酒井幹夫. 粉体プロセスのシミュレーション技術の現状と将来展開 (特集粉と化学工学). 化学工学. 2014. 78. 3. 186-189
越塚誠一, 酒井幹夫, 柴田和也. 最新の粒子法シミュレーションに関する研究紹介. 応用数理. 2010. 20. 3. 257-259

書籍 (2件)：

混相流の数値シミュレーション
丸善出版 2015
粉体の数値シミュレーション
丸善出版株式会社 2012

講演・口頭発表等 (72件)：

粉体シミュレーションを用いたものづくりDX
(POWTEX 2023 2023)
On digital twin for a powder process
(International Powder and Nanotechnology Forum, Tokyo 2023)
What technologies are essential in development of the DEM-based digital twin?
(9th International Conference on Discrete Element Methods (DEM9) 2023)
On a simulation-based digital twin towards the realization of smart manufacturing in the powder industry
(The Asian Pacific Confederation of Chemical Engineering (APCChE) 2023 2023)
粉体プロセスのデジタルツイン構築のための革新的数値シミュレーションモデルの開発と産業応用
(日本セラミックス協会第36回秋季シンポジウム 2023)

経歴 (4件)：

2023 - 現在 Imperial College London Visiting Professor
2023 - 現在東京大学大学院工学系研究科教授
2019 - 現在 University of Surrey Visiting Professor
2016 - 2023 Imperial College London Visiting Reader

委員歴 (10件)：

2024/04 - 現在日本原子力学会計算科学技術部会部会長
2023 - 現在 Chemical Engineering Science Editor
2021/04 - 現在日本粉体工業技術協会 AI技術利用委員会委員長
2018 - 現在 Granular Matter Editor
2017 - 現在日本粉体工業技術協会粉体シミュレーション技術利用分科会コーディネータ

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受賞 (10件)：

2023 - 日本計算力学連合 The JACM Computational Mechanics Award
2023 - 化学工学会研究賞
2022 - 日本原子力学会計算科学技術部会業績賞
2019 - 粉体工学会技術賞
2019 - 粉体工学情報センター学術奨励賞(IP奨励賞)

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所属学会 (8件)：

日本粉体工業技術協会 , AIChE , 日本計算工学会 , 日本原子力学会 , 日本応用数理学会 , 日本混相流学会 , 粉体工学会 , 化学工学会

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