Tong Liu 研究室
主宰者：Tong Liu
北海道大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
Tong Liu研究室は、多様な分野にわたる応用研究を展開しています。大きく分けると、エネルギー資源開発、医学・疫学調査、環境モニタリングの三つの領域で活動しています。
エネルギー資源分野では、重質油の採収効率を向上させることを目指した化学的手法の研究に取り組んでいます。特に油層内での界面特性や乳化メカニズム、熱安定性などを実験的に評価し、従来の採収方法の課題解決を検討しています。また、炭酸ガスを活用した蒸気圧入法の現地試験結果も報告されており、後期段階での採収率改善を重視した工学的アプローチが特徴です。
医学分野では、がん患者の栄養状態と予後の関連を統計的に分析する大規模コホート研究を実施しています。栄養指標や炎症マーカー、肥満度指数の変動パターンなどを複数の統計手法で検討し、患者の生命予後や医療費との関連性を明らかにしようとしています。一方、環境分野ではデータ駆動型の監視手法を開発しており、機械学習を用いた藻類発生の予測や、光散乱を応用した微細プラスチック検出法の構築も進めています。
※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。
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関連研究室(8 件)
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研究成果（29 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2025.124373
- [2025] Organic alkalis as potential additives in hot water flooding for enhancing heavy oil recoveryDOI: https://doi.org/10.1002/cjce.25585
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- DOI: https://doi.org/10.1007/s00520-024-09085-y
- DOI: https://doi.org/10.1002/cam4.70447
- DOI: https://doi.org/10.3389/fnut.2024.1428950
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2024.144239
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.chemosphere.2024.143482
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jaap.2024.106649
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- DOI: https://doi.org/10.1186/s12986-024-00811-1
- DOI: https://doi.org/10.1001/jamanetworkopen.2024.17115
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jhazmat.2023.132860
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.puhe.2023.08.007
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2023.164775
- DOI: https://doi.org/10.1136/heartjnl-2023-bcs.114
- [2023] Prognostic Roles Of Inflammation- And Nutrition-Based Indicators For Female Patients With CancerDOI: https://doi.org/10.1016/j.clnesp.2022.09.076
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2023.161543
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jhazmat.2022.129980
- [2022] Metabolic impacts of polystyrene microplastics on the freshwater microalga Microcystis aeruginosaDOI: https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2022.155655
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.watres.2022.118116
- DOI: https://doi.org/10.1155/2021/9968497
- DOI: https://doi.org/10.3389/fmars.2021.739683
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.envres.2021.111940
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.watres.2021.117662
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10533-021-00812-9
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2021.148745
- DOI: https://doi.org/10.1136/heartjnl-2021-bcs.196
- [2021] Landslide Detection Mapping Employing CNN, ResNet, and DenseNet in the Three Gorges Reservoir, ChinaDOI: https://doi.org/10.1109/jstars.2021.3117975
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