2026/04/14 更新

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スズキ　ケンスケ
鈴木　健介
SUZUKI Kensuke
所属
大学院工学研究科 物質プロセス工学専攻 先進プロセス工学 助教
学部担当
工学部 マテリアル工学科
職名
助教

研究キーワード 4

  1. プロセスシステム工学

  2. ベイズ統計

  3. 分取クロマトグラフィー

  4. 化学工学

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研究分野 1

  1. ものづくり技術（機械・電気電子・化学工学） / 反応工学、プロセスシステム工学

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経歴 4

  1. 東京大学   大学院工学系研究科 化学システム工学専攻   客員研究員

    2026年4月 - 現在

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    国名：日本国

  2. 名古屋大学   大学院工学研究科 物質プロセス工学専攻   助教

    2026年4月 - 現在

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    国名：日本国

  3. 東京大学   大学院工学系研究科 化学システム工学専攻   特任研究員

    2025年4月 - 2026年3月

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    国名：日本国

  4. ルンド大学工学研究科   プロセスライフサイエンス⼯学専攻   客員研究員

    2023年8月 - 2024年8月

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    国名：スウェーデン王国

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学歴 3

  1. 名古屋大学   大学院工学研究科   物質プロセス工学専攻 博士後期課程

    2021年4月 - 2025年3月

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    国名： 日本国

  2. 名古屋大学   大学院工学研究科   物質プロセス工学専攻 博士前期課程

    2019年4月 - 2021年3月

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    国名： 日本国

  3. 名古屋大学   工学部   化学・生物工学科

    2015年4月 - 2019年3月

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    国名： 日本国

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所属学協会 2

  1. 化学工学会

  2. International Adsorption Society

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受賞 2

  1. 研究奨励賞

    2025年9月   化学工学会 システム・情報・シミュレーション部会  

  2. 修⼠中間発表 優秀賞

    2020年3月   名古屋大学  

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論文 7

  1. Quick robust design for simulated moving bed chromatography under comprehensive uncertainty via robust triangle theory Open Access

    Kensuke Suzuki, Tomoyuki Yajima, Yoshiaki Kawajiri

    Separation and Purification Technology   391 巻   頁： 136979 - 136979   2026年

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    掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1016/j.seppur.2026.136979

    Open Access

  2. Process robustness evaluation for various operating configurations of multi-column chromatography processes with nonlinear isotherm Open Access

    Kensuke Suzuki, Tomoyuki Yajima, Yoshiaki Kawajiri

    Chemical Engineering Science     2025年5月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1016/j.ces.2025.121395

    Open Access

  3. Estimation and Uncertainty Quantification of Solvent Strength Parameters in Gradient Elution of Chromatography Using Sequential Monte Carlo Method Open Access

    Ziting Yuan, Kensuke Suzuki, Yota Yamamoto, Tomoyuki Yajima, Yoshiaki Kawajiri

    Processes     2025年1月

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    掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.3390/pr13010114

    Open Access

  4. Parameter estimation for reactive chromatography model by Bayesian inference and parallel sequential Monte Carlo Open Access

    Hikari Sugiyama, Yota Yamamoto, Kensuke Suzuki, Tomoyuki Yajima, Yoshiaki Kawajiri

    Chemical Engineering Research and Design     2024年3月

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    掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1016/j.cherd.2024.01.056

  5. Using pretrained machine learning models to predict luminous and solar transmittance controllability of liquid crystal/polymer composites from microstructural images Open Access

    Hiroshi Kakiuchida, Kensuke Suzuki, Takuto Kojima

    Optics Express   31 巻 ( 18 ) 頁： 29954 - 29954   2023年8月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：Optica Publishing Group  

    <jats:p>Polarized optical microscopy (POM) images of polymer network liquid crystals (PNLCs) were first analyzed using a pretrained machine learning model for feature extraction and hierarchical clustering. The analyses worked well in predicting and improving the thermoresponsive changes individually in direct luminous and hemispheric solar transmittance, both of which are crucial properties of energy-saving smart windows. The features of a 1280 × 1920–pixel color POM image were extracted by the latest pretrained algorithm, EfficientNet-B7, as a 2560-dimensional vector and then reduced into a two-dimensional space for clustering and visualization using the uniform manifold approximation and projection (UMAP) algorithm while efficiently preserving the global structures of the distance relationship in a high-dimensional space. The feature vectors in the UMAP space were correlated with the thermoresponsive transmittance and classified using hierarchical clustering analysis. The extracted features belonging to some clusters were also correlated with the fabrication parameters. The PNLCs here were produced from various raw materials under different fabrication conditions. These analyses and predictability are extensively applied to different PNLCs for stimuli-responsive optical devices, such as solar- and privacy-control windows.</jats:p>

    DOI： 10.1364/oe.496460

    Open Access

  6. Utilization of operation data for parameter estimation of simulated moving bed chromatography

    Kensuke Suzuki, Hideki Harada, Kohei Sato, Kazuo Okada, Masaki Tsuruta, Tomoyuki Yajima, Yoshiaki Kawajiri

    Journal of Advanced Manufacturing and Processing   4 巻 ( 1 )   2022年1月

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    掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：Wiley  

    DOI： 10.1002/amp2.10103

  7. Process development for advanced simulated moving bed (ASMB) chromatography by parameter refinement using pilot plant experimental data

    Hideki Harada, Kensuke Suzuki, Kohei Sato, Kazuo Okada, Masaki Tsuruta, Tomoyuki Yajima, Yoshiaki Kawajiri

    Separation and Purification Technology     2022年1月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1016/j.seppur.2021.119932

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MISC 2

  1. Process Robustness Evaluation for Various Operating Configurations of Simulated Moving Bed Chromatography

    Computer Aided Chemical Engineering   頁： 229 - 234   2024年

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    出版者・発行元：Elsevier  

    DOI： 10.1016/b978-0-443-28824-1.50039-9

  2. Comprehensive Quantification of Model Prediction Uncertainty for Simulated Moving Bed Chromatography

    Computer Aided Chemical Engineering   頁： 943 - 948   2022年

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    出版者・発行元：Elsevier  

    DOI： 10.1016/b978-0-323-85159-6.50157-3

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共同研究・競争的資金等の研究課題 1

  1. モデル化誤差を考慮したタンパク質吸着分離プロセスのモデリング

    研究課題番号：202380015  2023年8月 - 2024年8月

    若⼿研究者海外挑戦プログラム 

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    担当区分：研究代表者 

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科研費 2

  1. モデル選択に依存しない関数空間に基づくプロセスモデリング手法の開発

    研究課題/研究課題番号：26K17698  2026年4月 - 2029年3月

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  若手研究

    鈴木 健介

  2. 工程間連携に着目した全体最適化アルゴリズムの開発と抗体産生プロセスへの応用

    研究課題/研究課題番号：25K23521  2025年7月 - 2027年3月

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  研究活動スタート支援

    鈴木 健介

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