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ナノ力学にもとづく金属系水素分離膜の破壊現象解明と耐久性向上の検討

Research Project

Project/Area Number 21K03764
Research Category

Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

Allocation TypeMulti-year Fund
Section一般
Review Section Basic Section 18010:Mechanics of materials and materials-related
Research InstitutionNational Institute of Advanced Industrial Science and Technology

Principal Investigator

西村 憲治  国立研究開発法人産業技術総合研究所, エレクトロニクス・製造領域, 主任研究員 (20357718)

Project Period (FY) 2021-04-01 – 2025-03-31
Project Status Granted (Fiscal Year 2023)
Budget Amount *help
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2023: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
Keywords分子動力学法 / 水素脆化 / 水素拡散 / 水素化物 / 転位 / ナノ力学
Outline of Research at the Start

本研究では、水素化物に着目してパラジウム合金の水素脆化メカニズムを明らかにする。その成果をもとに、水素脆化を抑制する方法としてナノ多結晶化を提案し、その有効性を検証する。これらの成果をもとにして、水素に対する十分な耐久性のある水素分離膜の開発につなげる。

Outline of Annual Research Achievements

水素社会の実現に向けて、水素を利用するための機器の開発が国内外で進められている。水素利用機器の安全性において、水素を吸収することにより材料の強度が低下する水素脆化は長年の課題である。本研究の目的は、水素化物に着目してPd合金の水素脆化メカニズムを明らかにすることである。その成果をもとに、脆化を抑制する方法としてナノ多結晶化を提案し、その有効性を検証する。
本年度は、ナノ結晶Pd薄膜の機械的特性をナノインデンテーションシミュレーションにより評価した。水素濃度0.05および0.5の場合のナノインデンテーションを実施し、インデンター直下における転位などの結晶欠陥の生成過程を調べた。その結果、水素濃度が0.5の場合のほうが転位が生成しやすいことがわかった。結晶粒径を変えたシミュレーションも実施したが、結晶粒径の違いは荷重変位曲線には顕著な違いをもたらさなかった。ナノ結晶中の結晶粒界は機械的特性に対して何らかの影響をおよぼすと考えられるので、転位などの生成過程についてさらに詳細な検討が必要である。

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

当初の研究計画にしたがって研究を実施した。

Strategy for Future Research Activity

当初の研究計画にしたがって、Pd合金薄膜のナノインデンテーション試験を実施し、インデンター直下における結晶欠陥の生成過程を詳細に検討する。

Report

(3 results)
  • 2023 Research-status Report
  • 2022 Research-status Report
  • 2021 Research-status Report
  • Research Products

    (9 results)

All 2023 2022 2021

All Journal Article (1 results) (of which Peer Reviewed: 1 results) Presentation (8 results) (of which Int'l Joint Research: 3 results)

  • [Journal Article] Temperature dependence of mechanical properties and defect formation mechanisms in 3C-SiC: A molecular dynamics study2023

    • Author(s)
      K.Nishimura、K.Saitoh
    • Journal Title

      Computational Materials Science

      Volume: 227 Pages: 112281-112281

    • DOI

      10.1016/j.commatsci.2023.112281

    • Related Report
      2023 Research-status Report
    • Peer Reviewed
  • [Presentation] Molecular Dynamics Simulation of Dislocations in Silicon Carbide (SiC) Crystal by Newly Developed Machine-Learning Potential2023

    • Author(s)
      Ken-ichi Saitoh, Kenji Nishimura, Junya Moriguchi, Kazuhiro Tada
    • Organizer
      The Conference on Computational Physics (CCP) 2023 - 34th International Union of Pure and Applied Physics (IUPAP) Conference on Computational Physics
    • Related Report
      2023 Research-status Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Machine-Learning Interatomic Potential for Silicon Carbide: A Molecular Dynamics Study of Mechanical Properties2023

    • Author(s)
      Kenji Nishimura, Ken-ichi Saitoh
    • Organizer
      2023 MRS Spring Meeting & Exhibit
    • Related Report
      2023 Research-status Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] 第一原理シミュレーションによる異種原子を含む4H-SiCの機械的性質2023

    • Author(s)
      多田和弘, 齋藤賢一, 西村憲治, 宅間正則, 高橋可昌, 佐藤知広
    • Organizer
      日本材料学会第9回材料WEEK
    • Related Report
      2023 Research-status Report
  • [Presentation] Constructing machine-learned interatomic potentials for covalent bonding material and MD analyses of dislocation and surface2022

    • Author(s)
      Junya Moriguchi, Ken-ichi Saitoh, Kenji Nishimura, Tomohiro Sato, Masanori Takuma, Yoshimasa Takahashi
    • Organizer
      15th World Congress on Computational Mechanics (WCCM-XV)
    • Related Report
      2022 Research-status Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] SiCにおける機械学習型ポテンシャルの構築と転位に関する分子動力学解析2022

    • Author(s)
      森口詢也, 齋藤賢一, 西村憲治, 佐藤知広, 宅間正則, 高橋可昌
    • Organizer
      日本機械学会第35回計算力学講演会
    • Related Report
      2022 Research-status Report
  • [Presentation] 機械学習型ポテンシャルのSiC への適用に関する研究: 分子動力学による転位の再現2022

    • Author(s)
      森口詢也, 齋藤賢一, 西村憲治, 佐藤知広, 宅間正則, 高橋可昌
    • Organizer
      分子シミュレーション学会第36回分子シミュレーション討論会
    • Related Report
      2022 Research-status Report
  • [Presentation] Si系におけるSNAP構築と転位・表面に対する分子動力学シミュレーション2021

    • Author(s)
      森口詢也、齋藤賢一、西村憲治、佐藤知広、宅間正則、高橋可昌
    • Organizer
      日本材料学会第6回マルチスケール材料力学シンポジウム
    • Related Report
      2021 Research-status Report
  • [Presentation] 共有結合性材料における機械学習ポテンシャルの構築と表面、転位に関する分子動力学解析2021

    • Author(s)
      森口詢也、齋藤賢一、西村憲治、佐藤知広、宅間正則、高橋可昌
    • Organizer
      日本機械学会第34回計算力学講演会
    • Related Report
      2021 Research-status Report

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Published: 2021-04-28   Modified: 2024-12-25  

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