3D structural analysis of supported metal nanoparticle catalysts
| Project/Area Number |
20H02524
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 27030:Catalyst and resource chemical process-related
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| Research Institution | Kumamoto University |
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Principal Investigator |
Ohyama Junya 熊本大学, 大学院先端科学研究部(工), 准教授 (50611597)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥18,200,000 (Direct Cost: ¥14,000,000、Indirect Cost: ¥4,200,000)
Fiscal Year 2022: ¥3,250,000 (Direct Cost: ¥2,500,000、Indirect Cost: ¥750,000)
Fiscal Year 2021: ¥3,250,000 (Direct Cost: ¥2,500,000、Indirect Cost: ¥750,000)
Fiscal Year 2020: ¥11,700,000 (Direct Cost: ¥9,000,000、Indirect Cost: ¥2,700,000)
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| Keywords | 固体触媒 / ナノ粒子 / 電子顕微鏡 / トモグラフィー / ディープラーニング / 3次元 / 原子スケール / 金属ナノ粒子 / 構造効果 |
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| Outline of Research at the Start |
次世代エネルギー利活用、ゼロエミッション、高効率化学変換プロセスの実現において、キーマテリアルである固体触媒の材料・技術革新が必要不可欠である。本研究では、複雑系である固体触媒を、精密系である錯体・分子触媒のように理解し操作することを目的とし、（１）担持金属ナノ粒子触媒の原子スケール3次元構造の可視化、（２）実験と計算を駆使した構造―電子状態―特性の関係解明を行う。
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| Outline of Final Research Achievements |
Understanding of complex three-dimensional structures of solid catalysts on an atomic scale is necessary for innovation of solid catalysts. In this study, the 3D structure of a supported metal nanoparticle has been revealed using atomic-resolution electron tomography with deep learning based image inpainting. Deep learning based image inpainting is used to extract images of a supported metal nanoparticle by predicting background due to supporting material. The atomic-scale three-dimensional structure of an alumina-supported Pd nanoparticle was successfully reconstructed from a tilt series images obtained by atomic resolution STEM with the inpainting method.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
次世代エネルギー利活用、ゼロエミッション、高効率化学変換プロセスの実現において、そのキーマテリアルである固体触媒の材料・技術革新が不可欠である。このためには、複雑系である固体触媒を、精密系である錯体・分子触媒のように理解し操作することが必要である。今回の研究では、原子分解電子線トモグラフィーにディープラーニングによる背景予測を組み合わせることで、実用的な固体触媒であるアルミナ担持Pdナノ粒子触媒についてその原子分解3次元構造をはじめて可視化した。
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Report
(4 results)
Research Products
(10 results)
