Project/Area Number |
23H01756
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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Allocation Type | Single-year Grants |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 27020:Chemical reaction and process system engineering-related
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Research Institution | University of Miyazaki |
Principal Investigator |
大島 達也 宮崎大学, 工学部, 教授 (00343335)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
大榮 薫 宮崎大学, 工学部, 准教授 (00315350)
稲田 飛鳥 宮崎大学, 工学部, 助教 (10803835)
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Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2027-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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Budget Amount *help |
¥18,980,000 (Direct Cost: ¥14,600,000、Indirect Cost: ¥4,380,000)
Fiscal Year 2023: ¥9,750,000 (Direct Cost: ¥7,500,000、Indirect Cost: ¥2,250,000)
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Keywords | 溶媒和抽出 / 機械学習 / 金 / ガリウム / 分離 |
Outline of Research at the Start |
半導体産業の成長に伴い希少金属の需要増が予見されている。イオン溶媒和抽出は優れた分離法であるが,優れた抽出溶媒ほど水に溶出しやすく環境負荷が大きい。本研究では,優れた金属分離回収能力と,低水溶性に基づく低環境負荷性を両立した最適な新規抽出溶媒を機械学習法によって見出す。合成した溶媒を含めた150種以上の溶媒によるAu(III),Ga(III)等の金属抽出の実験を得る。金属抽出率と水溶性の2つを目的変数とし,抽出溶媒の分子構造から得られる記述子を説明変数とする機械学習によって最適な抽出溶媒を見出す。詳細な抽出特性および物性を調査し,廃電子機器浸出模擬液を用いた抽出実験により,実用性を評価する。
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