タクボ・プレート熱交換器　HET/HEKシリーズ ※省エネルギー

PR気体対気体の排熱回収に優れ、各種乾燥機などから排出される“熱”を最大限…

タクボ・プレート式熱交換器 HET/HEK シリーズは、自社独自開発・特許取得のプレート構造が誇る熱回収効率で驚異のコストパフォーマンスを実現しました。内部伝熱板が2つのチャンネルを完全分離、排気中の湿気・ダストを完全にシャットアウト、”熱”のみを最高の状態で再利用できます。 【特徴】 ■通常のヒートシンク式熱交換器に比べ広大な伝熱板面積を有します。 ■80％以上の熱回収率を誇り（タクボ...

メーカー・取り扱い企業： 株式会社タクボ精機製作所

産業廃棄物焼却プラント『ヤスジマ製 バイオマスボイラシステム』

PRボイラ排熱を利用し、エネルギーコストを削減。汚泥等にも対応。テスト機で…

『ヤスジマ製 バイオマスボイラシステム』は、 「バイオマスボイラ」と「撹拌乾燥機」を組み合わせた 産業廃棄物を焼却するためのプラントシステムです。 「バイオマスボイラ」では木屑やバークなどを燃焼させ、 「撹拌乾燥機」は食品残渣や汚泥などの乾燥に使用。 撹拌乾燥機はボイラ排熱を利用することで エネルギーコストやCO2の削減にも貢献します。 【特長】 ■装置の設計から製造、...

メーカー・取り扱い企業： 株式会社ヤスジマ

【製品総合ガイド】材料研究開発を加速する高速分子シミュレーション

高速分子シミュレーションによる材料研究開発を支援！当社の製品概要をご紹…

密度汎関数理論(DFT)計算・周期系第一原理計算による物性予測 HOMO/LUMO/pKa/溶媒効果/IR/Raman/UV-vis/VCD/NMR/ 酸化・還元ポテンシャル/ 3重項励起状態エネルギー/TADF S1-Txギャップ/蛍光/りん光/振動計算/ 構造最適化/遷移状態計算/反応経路解析/吸着エネルギー/結合解離エネルギー/ 電子・ホール移動度/再配向(再配列、再配置)エネルギー ...

メーカー・取り扱い企業： シュレーディンガー株式会社

【資料】有機エレクトロニクス

有望な候補物質を判別！デバイス最適化の条件に適合するような化合物の選定…

的には、密度汎関数理論(DFT)を使用して、有機EL材料開発に関係する以下のような分子プロパティを計算可能です。 ・酸化ポテンシャル ・還元ポテンシャル ・ ホール再配向(再配列、再配置)エネルギー ・電子再配向エネルギー ・3 重項エネルギ ー ・3 重項再配向エネルギー ・吸収スペクトル ・TADF S1-Tx ギャップ ・蛍光 薄膜の構造は、分子動力学法(Mole...

メーカー・取り扱い企業： シュレーディンガー株式会社

ポリマー・樹脂の物性値予測支援ツール【日本語】

ポリマー・樹脂の物性値予測を高速・高精度で支援するGPU援用高速分子動…

アモルファス構造作成 #インタラクティブな架橋構造作成機能 #半結晶性高分子構造 #複数のポリマーや低分子の混合状態 #異種材料間の界面構造 など 物性予測・解析ツール #密度/凝集エネルギー密度/気化熱/比熱/溶解度パラメータ #ガラス転移温度/線膨張係数 #応力-ひずみ曲線/降伏点/弾性定数テンソル/ヤング率/ポアソン比 #ポリマー中の低分子の拡散係数 #表面張力/異種材...

メーカー・取り扱い企業： シュレーディンガー株式会社

非構造化エピトープとLong CDR H3ループの構造予測に挑む

十数残基を超える長いCDR H3ループやDisordered エピトー…

Biologics Modeling Suite: BioLumimateを用いた一般的な抗体の３Dモデリング技術に加えて、タンパク・タンパク・ドッキングを用いた抗原抗体複合体構造の予測や、自由エネルギー摂動法（FEP）によるアフィニティ・安定性予測などについて解説します。また、単独では特定の安定コンフォメーションを持たないDisorderedエピトープを有する抗原について、MDシミュレーション...

メーカー・取り扱い企業： シュレーディンガー株式会社

シュレーディンガーの材料開発支援製品をわかりやすく紹介【日本語】

実験データの大規模統計解析と高精度ナノスケールシミュレーションによる分…

のマテリアルズ・サイエンス　ソリューション(MSS)は、幅広い材料研究分野への対応が可能です。 #有機エレクトロニクス #高分子材料 #消費財 #触媒および反応システム #半導体 #エネルギーの回収と貯蔵 #複雑な処方 #金属 #合金 #セラミック...

メーカー・取り扱い企業： シュレーディンガー株式会社

【事例】パナソニック 有機エレクトロニクス向け材料新規設計

パナソニックとシュレーディンガー、ホール移動度を向上させた50以上の新…

子の列挙、スクリーニング 9,000回分のDFT計算を実施 目標とする性能特性を持つ分子を50種類以上特定 ■性能向上 学習データセットに含まれる既知の分子が持つ値よりも低い正孔再生成エネルギーを有する分子を特定（最大22%低減） ■予測性の高い機械学習（ML）モデルを開発 25万種の分子データをDFT計算に活用 ■新たな視点での提案 高性能な本新規材料設計手法により、分子の...

メーカー・取り扱い企業： シュレーディンガー株式会社