Systematic design of polymer flame retardant materials by 4 dimensional combustion state analysis
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22K04625
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 25020:Safety engineering-related
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| Research Institution | Chubu University |
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Principal Investigator |
中島 江梨香 中部大学, 工学部, 講師 (70708932)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
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| Keywords | 燃焼状態 / 画像解析 / データベース化 / 判別分析 / 炭化物解析 / マルチカロリーメーター / 高分子材料 / 難燃 |
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| Outline of Research at the Start |
環境規制の強化により主要難燃剤の使用が困難となってきており、さらにそれら難燃剤を含んだコンポジット材料は、急速に発展する高周波域電子機器の高性能な機械材料特性要求を満たせなくなってきている。このようなジレンマを解決すべく本研究は、１）燃焼評価及び熱分解生成物、分子量などを化学分析に加え、光学画像解析プログラムを用いて、経時的に燃焼状態を画像解析し、高分子材料の燃焼状態および劣化を数値評価し、データベースを構築する。２）高分子マトリックス構造を積極的に変化させ、構造変化による燃焼性への影響を解析する。以上によって、新しい燃焼抑制方法の有効性を示すとともに、統計的かつ合理的な難燃材料の設計をする。
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| Outline of Annual Research Achievements |
高分子材料の難燃化技術は、安心で安全な社会構築には必要不可欠であるが、環境規制の強化によりハロゲン化合物、りん系化合物を代表する主要難燃剤の使用が困難となってきている。さらにそれら難燃剤を含んだコンポジット材料は、急速に発展する高周波域電子機器の高性能な機械材料特性要求を満たせなくなってきている。このようなジレンマを解決すべく本研究は、１）独自に開発した光学画像解析プログラムを用いて、経時的に燃焼状態を画像解析し、燃焼試験中の高分子材料の燃焼状態および劣化を時系列で詳細に数値評価し、データベースを構築し、２）高分子材料の熱分解開始温度域で高分子マトリックス構造を積極的に変化させるという新しい手法で燃焼を抑制させる。本研究は、高分子材料は本質的に燃えないということを念頭に置いた世界を先導する研究アプローチであり、環境に配慮した燃焼抑制手法を施し、システマティックに材料を設計する。
本年度は、燃焼挙動の画像解析を行い，これまでの燃焼試験，熱重量減少測定等で得られる従来知見に加え，時間軸での燃焼挙動の数値的情報を蓄積することを第一の目的とし，画像解析を用いて樹脂の燃焼状態を時系列で把握し，樹脂固有の燃焼状態を数値化し，データベース化した。さらに，抽出した特徴量の優位性を確認するため、得られたデータベースから抽出した特徴量のみで，未知試料の樹脂の判別を行ったところ、9種の樹脂の正準判別で高精度の判別結果を得ることができた。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
垂直燃焼試験の際に画像解析を用いて燃焼状態を観察し、深層学習に必要な特徴量を抽出することに成功した。抽出した特徴量の優位性を確かめるため、9種の樹脂を自動正準判別分析し、正しく判別されたことから抽出した特徴量は優位性の高い情報であるとこが確認された。そして、そのデータベースに新たな特徴量として、不燃材料の燃焼中に生じる炭化物の形成を時系列で数値化する方法を開発した。さらに、マルチカロリーメーターを用いて燃焼中の発熱速度と発熱量を測定する技術を導入し、これらの物理量と画像解析結果の燃焼炎面積との相関性を見出した。
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| Strategy for Future Research Activity |
１）画像解析結果と物理量の相関をとり、画像解析だけで物理量を示せるプログラムを開発することでより簡便に燃焼状態を解析することができるようにする。
２）燃焼開始時にマトリックス構造を積極的に変化させることで燃焼性を低下させることが数点の難燃材料でも確認されたので、メカニズム解明を試みる。
３）深層学習のためのプラットフォームを作成し、これまでのデータを挿入して実装を試みる。
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Report
(2 results)
Research Products
(5 results)
