• 【SDGs対応】高温集塵フィルター『パイロスクリーン』 製品画像

    【SDGs対応】高温集塵フィルター『パイロスクリーン』

    PR繰り返し使うことで環境負荷削減!金属製の高性能な高温集塵フィルター。

    「パイロスクリーン」は、ステンレスまたは、アルミ製の高温集塵フィルターです。 ダストを含んだ気流を強制的に方向転換させるスクリーンを10枚複合することで、90~99%以上の除塵効率を実現しました。 圧力損失が極めて小さい点、材質・構造から高強度な点が大きな特長です。 【パイロスクリーンの特長・メリット】 ■乾性・湿性どちらにも使用可能  ステンレス製フィルターなので乾・湿どちらにも使...

    メーカー・取り扱い企業: 株式会社布引製作所 本社

  • 液体用ラウンド式マグネットフィルター(フラット) 製品画像

    液体用ラウンド式マグネットフィルター(フラット)

    PR食品・工業製品等の製造工程中のパイプ送路に設置し微鉄粉を除去。

    サンギョウサプライの液体用ラウンド式マグネットフィルター(フラット)は、液体から微小な鉄粉を取り除くために設計されています。 外装がステンレス製の衛生的なマグネットバーを使用しているので、食品・工業製品等など、製造過程のパイプ走路に設置し、磁性微鉄粉を分離捕獲します。 【特長】 ■ジュース、調味料、乳飲料等の食品製造工程中のパイプ送路に設置して金属異物を除去します。 ■高磁力のマグ...

    メーカー・取り扱い企業: 株式会社サンギョウサプライ

  • 【事例集】前駆体のボラティリティの正確な予測を可能にする機械学習 製品画像

    【事例集】前駆体のボラティリティの正確な予測を可能にする機械学習

    蒸発または昇華温度を平均±9℃の精度で予測、1秒間に数百の錯体を計算*

    プリカーサー開発への新たな道を切り開く、シュレーディンガーの機械学習 この予測モデルは、性能を向上させた新しい前駆体を設計するための 新しい道を開くもので、その蒸着や化学の改良だけでなく、蒸発または 昇華して蒸気として供給できる温度も最適化することが可能です。 この進歩により、従来よりもはるかに広範な構造変化を計算機上で スクリーニングできるようになり、よりリスクが少なく、より革...

    メーカー・取り扱い企業: シュレーディンガー株式会社

  • 【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 製品画像

    【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…

    当社のMaterials Science Suiteは、幅広い材料研究分野への対応が可能です。 ■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...

    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】 製品画像

    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…

    ポリマー・樹脂の物性予測を支援する、シュレーディンガーのソフトウェアをご紹介いたします。 【製品特徴】 ■高効率GPU コー ドでMD計算を加速 数万原子x 数百ナノ秒/日= lGPU ■独自の高精度力場パラメータOPLS4 ■架橋樹脂を含む多様なポリマー構造ビルダー ■物性値予測・解析ツール ※詳しくは、お気軽にお問い合わせ下さい。...GPU援用高速分子動力学計算...

    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 製品画像

    【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…

    当資料では、Schrodingerが取り扱う『Materials Science Suite』の有機エレクトロニクスや有機ELへの応用について紹介しています。 計算結果から得られる知見と理論的解釈により、有望な候補物質を判別することができ、有機発光ダイオード(Organic Light Emitting Diode(OLED))や有機半導体等の開発を効率的に行うことが可能です。 また、デバ...

    メーカー・取り扱い企業: シュレーディンガー株式会社

  • 【事例集】材料モデリングのための機械学習力場 製品画像

    【事例集】材料モデリングのための機械学習力場

    Machine-learned force fields活用事例をご紹…

    機械学習による力場(Machine-learned force fields、MLFF)は、原子や分子間の相互作用を正確にモデル化するために機械学習モデルを取り入れることで、従来の力場を改良するために設計されています。この技術は、ニューラルネットワークポテンシャルエネルギー曲面(NN-PES)アーキテクチャに基づいており、モデルは化学的な精度で系の全電子エネルギーを再現するように訓練されます。 ...

    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 製品画像

    【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…

    パナソニック社の研究者らは、高効率な特性を持つ有機半導体材料の新規開発に取り組んでいます。パナソニック社はシュレーディンガー社と共同研究を進め、高処理能力を活用したDFT計算、機械学習/深層学習モデルの構築、化学物質の列挙など、シュレーディンガー社が提供する計算能力と専門知識を活用して分子材料の新規設計を行いました。 当カタログは、シュレーディンガーがパナソニック社と取り組んだ、『有機エレク...

    メーカー・取り扱い企業: シュレーディンガー株式会社

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