| Project/Area Number |
22K04824
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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 27030:Catalyst and resource chemical process-related
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| Research Institution | Nara Institute of Science and Technology |
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Principal Investigator |
高山 大鑑 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 准教授 (40760369)
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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: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
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| Keywords | 金属間化合物 / 溶融固溶体合金 / 低温合成 / 金属フラックス / 合金触媒 / 触媒 / 合成法 / 溶融金属 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究では、Ni系金属間化合物触媒の新規な合成法として、溶融亜鉛合金中におけるNi系金属間化合物の合成法を確立する。本手法は、金属原料の高温での融解を経るアーク熔解法や発火の危険を伴う溶融金属ナトリウム法などの従来法とは全く異なる原理に基づく新規なNi系金属間化合物の合成法である。そして、その合成経路の設計には、第一原理計算（密度汎関数法；DFT）による生成エンタルピーの算出が鍵を握る。本研究によって、DFT計算による材料設計分野の裾野の拡大、冶金学および触媒学の深化がもたらされる。
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| Outline of Annual Research Achievements |
令和5(2023)年度では、溶融亜鉛合金中におけるNi系金属間化合物の合成法の確立に着手し、以下について検討した。
(1) 溶融亜鉛合金中におけるNi系金属間化合物の合成条件の検討における機械学習手法の利用
令和4(2022)年度において、本手法によって、粉末状のNiTa2を単一相で得ることに成功している。また、主結晶相として得られるNi系金属間化合物の組成は、Ni、TaおよびZnの混合比率に依存することを見出している。今年度では、Ni、TaおよびZnの混合比率を変更した際のTaとNiとの反応性について、機械学習手法の一つである相図作成コード（Phase Diagram Construction；PDC）を応用することで、詳細に検討した。初期情報として３つの混合比率の実験を行い、得られる結晶相の情報を得た。この結晶相の情報を機械学習コードに入力することで、次の実験候補点の情報を得た。当該コードが提案する比率について、実際に実験することで、結晶相の情報を追加取得した。これを繰り返し、おおよそ３０点の実験を追加実施することで、件の相図を大概的に作図することに成功した。この図から、Ni/Ta比の増大に伴って、得られるNi系金属間化合物中のNi含有量が増加することがわかった。このように、本手法が、NiTa2以外のNi系金属間化合物の形成に有効であることを見出した。
今後は、得られたNi系金属間化合物について、触媒特性を評価し、本手法が触媒調製法として有用であるかどうかについて、検討を進める。
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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
本手法によって、様々なNi/Ta比のNi系金属間化合物が得られることを、実験を通して実証することができた。また、その実行の効率化に機械学習プログラムの利用が有効であることを明らかにした。新規の合成法の開発では、実験条件と生成物との関係が乏しいため、そのノウハウの蓄積が困難であることが多いと推測される。今年度の成果によって、機械学習プログラムの利用が、その解決に有効である可能性を示すことができた。今年度に得ることができた様々なNi/Ta比のNi系金属間化合物を触媒試験に利用することで、本研究の目的の一つである新規合成法の触媒開発への展開も十分に検討できると考えられるため、おおむね順調に進展していると判断した。
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| Strategy for Future Research Activity |
作成した相図をもとに調製したNi系金属間化合物の触媒特性を評価する。
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