ダイレクト・エア・キャプチャー:排出量を把握し、気候目標の達成を目指す

November 14, 2022

本ブログでは、大気中の二酸化炭素を回収して除去する技術であるダイレクト・エア・キャプチャー(以下DAC)に焦点を当てています。Modelonのエネルギー業界のエキスパートであるFriedrich Gotteltが、DACのプロセスを順を追って説明し、Modelon Impactの構築済みモデル例を使用して、この技術を現在のシステムにどのように統合し、シミュレーションする方法について説明します。

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ダイレクト・エア・キャプチャー:排出量を把握し、気候目標の達成を目指す

November 14, 2022

本ブログでは、大気中の二酸化炭素を回収して除去する技術であるダイレクト・エア・キャプチャー(以下DAC)に焦点を当てています。Modelonのエネルギー業界のエキスパートであるFriedrich Gotteltが、DACのプロセスを順を追って説明し、Modelon Impactの構築済みモデル例を使用して、この技術を現在のシステムにどのように統合し、シミュレーションする方法について説明します。

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Modelon Release 2022.2

Modelon 2022.2版 リリース

August 29, 2022

2022.2版では、これまでで最も大きなリリースの1つである、パブリッククラウド経由でアクセス可能なシステムシミュレーションプラットフォーム、Modelon Impact Cloudのリリースについてご紹介いたします。このクラウドは、生産性の向上、スケーラビリティの改良、そしてデータリソースのホスティングやメンテナンスの必要なく、すべての機能を提供します。また、プライベートクラウドやオンプレミスでのインストールを希望されるお客様にもModelon Impactを提供します。

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When to use physical system simulation

物理システムシミュレーションを使うタイミングは?

August 1, 2022

シミュレーションを活用することで、製品の設計や運用を改善するチャンスは豊富にあります。このブログでは、物理システムシミュレーションのパラダイムをしっかりと守りながら、モデロンが貴社に付加価値を与えることができる分野に注目していきます。

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ハイブリッド推進システム:電動航空機の基幹技術をモデルリング 

July 27, 2022

航空宇宙産業において、よりサステナブルな航空機を開発するための技術開発は非常に重要な課題であり、技術者はその課題をクリアしようと日々励んでいます。本ブログでは、ハイブリッド推進システムによる燃料削減と飛行距離を伸ばすためのモデリングとシミュレーションに焦点を当てています。今回のブログで取り上げたシミュレーションは、弊社のクラウドベースのモデリングとシミュレーションのプラットフォームであるModelon Impactを使用して行われました。 

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physical system simulation

物理システムシミュレーションとは?

June 1, 2022

Success with Simulationシリーズの最初のブログでは、物理システムシミュレーションとは何か、物理システムシミュレーションではないものは何か(それは「システム工学」ではありません)、そして貴社に提供できることは何か、について説明します。

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2022年のエネルギー技術の動向について

May 11, 2022

本ブログでは、2022年以降の革新的なエネルギー技術の動向と考察を解説しています。モデルベースエンジニアリングに20年以上の経験を持つ弊社のエネルギー・プロセス分野のディレクターであるStéphane Velutが、エネルギー技術の動向、考察、及び見通しについて、シミュレーションソフトウェアがどのように世界をリードする企業の発展を可能にしているのか、業界の現状に焦点を当てながらご紹介します。

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Modelon Impact Release 2022.1

Modelon 2022.1版リリース

February 20, 2022

Modelon 2022.1 Releaseが登場し、システムシミュレーションがより強力になりました。新Modelon Help Center、ワークスペースの構成管理、クイックスタートサンプルモデルなどをご紹介します。

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A

強化学習:排熱回収ボイラシステムのためのAIベースコントローラの開発

December 7, 2021

本ブログでは、熱回収蒸気発電機システムのAIベースのコントローラを開発するために強化学習(reinforcement learning: RL)を応用した画期的な事例を詳しくご紹介します。Modelon Impactとminds.aiのDeepSimプラットフォームを組み合わせることで、エンジニアは現在のワークフローを変更したり、新しい技術を習得したり、新しいモデルを設計することなく、AIの最新技術を利用することができます。

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