授業情報/Course information

開講学期/Course Start 2023年度/Academic Year   前期/First
開講曜限/Class period 木/Thu 3 , 木/Thu 4
授業区分/Regular or Intensive 週間授業
対象学科/Department システム理化学科化学生物システムコース
対象学年/Year 3年 , 4年
授業科目区分/Category 教育課程 システム理化学科
必修・選択/Mandatory or Elective 選択
授業方法/Lecture or Seminar 講義科目
授業科目名/Course Title 化学反応操作/Chemical Reaction Operation
単位数/Number of Credits 2
担当教員名/Lecturer 山中 真也 (システム理化学科化学生物システムコース)
時間割コード/Registration Code J4127
連絡先/Contact 山中 真也(教員室番号: H307
Tel: 46-5747
E-mail: syama(at)muroran-it.ac.jp)
オフィスアワー/Office hours 山中 真也(金曜日 10:30-11:30, 16:30-17:30)
実務経験/Work experience
更新日/Date of renewal 2023/02/23
授業のねらい
/Learning Objectives
物質生産を効率よく行うためには,化学反応や生物化学反応の速度過程を物質,熱などの輸送現象を考慮して解析することが必要である.ここでは物理化学的な化学平衡と反応速度に関する事項を基礎として,反応速度と操作条件の関係を考慮した反応機構の解析法を身につける.また,単一反応だけでなく複合反応を対象に,化学反応を効率的に行う計画について理解する.上記内容について簡単な例を中心にコンピュータを用いた情報処理方法を習得する.
到達度目標
/Outcomes Measured By:
1.物質生産における化学反応操作の重要性と情報処理との関連性を説明できる.
2.反応速度の定義を理解するとともに,化学反応の反応速度式を導出できる.
3.実験データから反応速度式を求めることができる.
4.反応器を決める上で必要な方程式を導くことができる.
5.反応という化学システムを,コンピュータプログラムを用いて計算できる.
授業計画
/Course Schedule
総授業時間数(実時間): 22.5時間

第1回:情報処理と化学反応操作.化学反応の分類-単一反応と複合反応.
第2回:化学反応器の分類.
第3回:反応速度の定義.反応次数.
第4回:反応速度式の導出法.
第5回:反応操作条件の量論関係.
第6回:質量保存と反応器の基礎方程式.
第7回:反応器の基礎方程式と数値解析法.
第8回:第1回~第7回のまとめと中間演習および解説.
第9回:回分反応器の反応率.解析解と数値解
第10回:連続相型反応器・管型反応器の反応率.解析解と数値解.
第11回:反応速度の解析(積分法,微分法,半減期法).
第12回:複合反応の量論関係,収率,選択率.
第13回:複合反応における基礎方程式.
第14回:複合反応の速度解析と操作.
第15回:まとめ
定期試験

講義中に複数回の小テストを実施するので,準備すること.
宿題を課すこともあります.
・各回の学修時間の目安は、事前・事後合わせて4時間必要です

新型コロナウイルス感染症の流行状況に伴い、学生への十分な周知のもと、授業計画・授業実施方法は変更する可能性があります。
参考書等
/Required Materials
基礎式から学ぶ化学工学 : Excelによるモデル解法で直観的にわかる 伊東章著  化学同人 2017(ISBN:9784759819427)
教科書・参考書に関する備考 授業中に補助資料として適宜プリントを配布する.
成績評価方法
/Grading Guidelines
小テストおよび中間演習(30%)と定期試験(70%)で評価する.60点以上を合格とする.

各到達度目標の評価方法は,次のように行う.
 目標1.小テスト,中間演習,定期試験において論述問題を出題し,達成度を評価する.
 目標2.小テスト,中間演習,定期試験において論述問題を出題し,達成度を評価する.
 目標3.小テスト,中間演習,定期試験で,計算問題を出題し,達成度を評価する.
 目標4.小テスト,中間演習,定期試験において論述問題を出題し,達成度を評価する.
 目標5.中間演習ならびに定期試験で,論証問題を課し,評価する.

新型コロナウイルス感染症の流行状況に伴い、学生への十分な周知のもと、成績評価方法は変更する可能性があります。
履修上の注意
/Notices
情報系科目で学んだ情報技術と数学系科目で学んだ微分積分が本科目の基礎となる.なお,再試験は行わない.履修者の理解度に応じて,必要と判断した場合は授業計画を変更する可能性がある.
学習・教育目標との対応
/Learning and Educational Policy
学生便覧「学習目標と授業科目との関係表」参照
関連科目
/Related course
数学系科目,情報系科目のほか,輸送現象論,物質分離操作などの化学工学系科目群
No. 回(日時)
/Time (date and time)
主題と位置付け(担当)
/Subjects and instructor's position
学習方法と内容
/Methods and contents
備考
/Notes
該当するデータはありません
Active learning 1-1
/主体的学修(反転授業,小テスト,振り返り 等)
・授業時間の関係で数値解法については詳解できないので自主的にエクセル等を活用して理解を深めること.
・単元ごとに小テストを実施する.
・達成度目標に記載の点について理解を深めるために,文献調査等の宿題を課すことがある.
Active learning 1-2
/上記項目に係るALの度合い
15%~50%
Active learning 2-1
/対話的学修(グループ学習,協働,調査体験 等)
Active learning 2-2
/上記項目に係るALの度合い
該当なし
Active learning 3-1
/深い学修(複数科目の知識の総合化や問題解決型学修 等)
・2年後期までに学んだことを基礎とし、総合的な学習を行う。
Active learning 3-2
/上記項目に係るALの度合い
15%未満