• Search Research Projects
  • Search Researchers
  • How to Use
  1. Back to previous page

Machine learning to find new extraction solvents that has both excellent performance for separation and recovery of rare metals and low environmental impacts

Research Project

Project/Area Number 23K26449
Project/Area Number (Other) 23H01756 (2023)
Research Category

Grant-in-Aid for Scientific Research (B)

Allocation TypeMulti-year Fund (2024)
Single-year Grants (2023)
Section一般
Review Section Basic Section 27020:Chemical reaction and process system engineering-related
Research InstitutionUniversity of Miyazaki

Principal Investigator

大島 達也  宮崎大学, 工学部, 教授 (00343335)

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)
Project Period (FY) 2023-04-01 – 2027-03-31
Project Status Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help
¥18,980,000 (Direct Cost: ¥14,600,000、Indirect Cost: ¥4,380,000)
Fiscal Year 2026: ¥2,470,000 (Direct Cost: ¥1,900,000、Indirect Cost: ¥570,000)
Fiscal Year 2025: ¥2,730,000 (Direct Cost: ¥2,100,000、Indirect Cost: ¥630,000)
Fiscal Year 2024: ¥4,030,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥930,000)
Fiscal Year 2023: ¥9,750,000 (Direct Cost: ¥7,500,000、Indirect Cost: ¥2,250,000)
Keywords溶媒抽出 / 機械学習 / 希少金属 / リサイクル / 湿式精錬 / extraction / ion solvation / rare metal / gold / gallium / separation / solvent / hydrometallurgy / 溶媒和抽出 / 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。

Outline of Annual Research Achievements

本研究では,希少金属リサイクルの効率を高める新規抽出溶媒として,優れた抽出能力と,低い水溶性に基づく環境低負荷・高い再利用性を兼ね備えた新規溶媒を見出すことを目的とする。溶媒の探索法として,複数の目的変数を設定した機械学習を利用する。
2023年度は抽出能力の高い溶媒を探索するための機械学習モデルの精度向上を目的とした。目的金属の抽出率は塩酸濃度により変換することから、Au(III)については89種の溶媒について異なる塩酸濃度での抽出率を調査し、それらを複数の目的変数として機械学習モデルを構築した。得られたモデルにおいて決定係数が0.9を超え、適切なモデルが得られるとともに、複数の目的変数を両立する機械学習モデルを構築しうることを示した。他方、Ga(III)についても複数目的変数による機械学習モデルを構築した。さらに、カルボニル基とエーテル酸素を近傍に有した芳香族化合物がGa(III)への高い抽出能力を有することを明らかにした。
見出した抽出系の実用性評価の一例として、Ga(III)の抽出分離試験を行った。文献を参考にCIGS太陽光廃パネルの焼成後の金属組成に基づいてCu(II)、In(III)、Ga(III)、Se(IV)を含む塩酸溶液からの抽出分離を試みた。これまでに見出している有力な抽出溶媒の2-ノナノンを用いた抽出およびストリッピングを行った結果、Ga(III)が選択的に抽出され逆抽出後には最も高濃度となり、初濃度よりも4.4倍に濃縮された。この結果より、筆者らが見出した抽出溶媒によって半導体廃棄物からの希少金属を分離回収しうることを見出した。
これらの研究成果は別途記載の関連する査読あり学術論文4編が発表されるなど、広く公開することができた。

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

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

Reason

初年度は複数の目的変数による機械学習モデルの構築を目標として、異なる塩酸濃度での金属抽出率を目的変数として精度よく抽出率予測のモデルを構築できることを示した。本課題では研究期間内に150種の溶媒による金属抽出率を得て機械学習を行うことを目標としているが、Au(III)については2023年度の時点で89種の溶媒について異なる塩酸濃度での抽出率を得ており、順調に推移している。Ga(III)についても今後データ量を増やしていく予定である。
並行して検討した新規溶媒がAu(III)やGa(III)への高い抽出率を示すことを見出しており、本研究の目的である高い抽出能力と低い水溶解度を両立する溶媒を数種新たに発見した。
これらの研究成果について複数の論文を発表することができた。以上のとおり当初の計画通りに順調に研究が進んでいると判断する。

Strategy for Future Research Activity

2024年度以降も溶媒探索を進めることで機械学習モデルの精度向上を進める。さらに、当初目的である高い抽出能力と低い水溶解度を両立する溶媒を探索するための機械学習モデルの構築に努める。2024年度はAu(III)およびGa(III)の抽出率を100種程度の溶媒による抽出実験により得ることを目標として、最終年度(2026年度)までに150種の溶媒でデータ獲得することを目標とする。候補化合物については単に種類を増やすことのみを目標とするのではなく、機械学習の精度向上のため、既存のデータを補完すると期待される候補物質から予算内で購入できるものに絞って試験する。別途、機械学習の精度向上あるいは目的に最適と期待される溶媒の一部を合成して試験する。特に、アルコール類を新たに試験対象に追加する。アルコール類は塩酸系で水相と混和するためにこれまで検討対象から除外してきたが、幾つかの候補化合物について新たに試験する。
機械学習にはクラウドのシステム(Datachemical LAB) を用いて、目的変数を複数としたプログラムを比較的平易な方法で構築する。
有用と見いだされた溶媒の数種についてより詳しい抽出特性を調査する。具体的には2023年度にAu(III)の抽出溶媒として有用であることが見出された1-acetonaphthoneについて抽出速度、金属選択性、抽出容量、抽出した金の還元回収などについて調査する。同様に、Ga(III)抽出についてもこれまでに有力として見出された溶媒の抽出特性を調査する。
2024年度中もこれらの研究成果の学術論文ならびに学会発表による成果発表に努める。

Report

(1 results)
  • 2023 Annual Research Report
  • Research Products

    (10 results)

All 2024 2023

All Journal Article (5 results) (of which Peer Reviewed: 5 results) Presentation (5 results) (of which Invited: 1 results)

  • [Journal Article] Separation of gallium(III) using 2-nonanone based on ion solvation in acidic chloride media2024

    • Author(s)
      Hashizume Mai、Oshima Tatsuya、Inada Asuka
    • Journal Title

      Separation and Purification Technology

      Volume: 335 Pages: 126156-126156

    • DOI

      10.1016/j.seppur.2023.126156

    • Related Report
      2023 Annual Research Report
    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] Extraction of Au(III) Using Aromatic Ketones in Acidic Chloride Media2023

    • Author(s)
      OSHIMA Tatsuya、MIYAKE Kota、HASHIZUME Mai、INADA Asuka
    • Journal Title

      Solvent Extraction Research and Development, Japan

      Volume: 30 Issue: 2 Pages: 129-136

    • DOI

      10.15261/serdj.30.129

    • ISSN
      1341-7215, 2188-4765
    • Related Report
      2023 Annual Research Report
    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] Relationship Between Extraction of Arsenic via Ion Solvation and Hansen Solubility Parameters of Extractants2023

    • Author(s)
      Matsuo Naoki、Ohe Kaoru、Oshima Tatsuya、Yoshizuka Kazuharu
    • Journal Title

      Solvent Extraction and Ion Exchange

      Volume: 41 Issue: 7 Pages: 940-957

    • DOI

      10.1080/07366299.2023.2259943

    • Related Report
      2023 Annual Research Report
    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] Development of solvents for Au(III) extraction in hydrochloric acid media based on ion solvation with reference to the Hansen solubility parameters: Success of dicyclohexylketone2023

    • Author(s)
      Oshima Tatsuya、Iwakiri Yuhi、Inada Asuka
    • Journal Title

      Hydrometallurgy

      Volume: 220 Pages: 106106-106106

    • DOI

      10.1016/j.hydromet.2023.106106

    • Related Report
      2023 Annual Research Report
    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] A Comprehensive Research of Extraction Solvents That Satisfy both Au(III) Extractability and Requirements of Properties for Industrial Operation2023

    • Author(s)
      OSHIMA Tatsuya
    • Journal Title

      Resources Processing

      Volume: 70 Issue: 1 Pages: 18-24

    • DOI

      10.4144/rpsj.70.18

    • ISSN
      1348-6012, 1349-9262
    • Related Report
      2023 Annual Research Report
    • Peer Reviewed
  • [Presentation] 抽出能力と工業的な物性要件を両立するAu(III)への抽出溶媒の網羅的探索2023

    • Author(s)
      大島 達也
    • Organizer
      環境資源工学会第141 回学術講演会
    • Related Report
      2023 Annual Research Report
    • Invited
  • [Presentation] 塩酸系からのGa(III)抽出に適した溶媒の機械学習探索2023

    • Author(s)
      橋詰 満衣、稲田 飛鳥、大榮 薫、大島 達也
    • Organizer
      日本分析化学会第72年会
    • Related Report
      2023 Annual Research Report
  • [Presentation] 複数目的変数による機械学習に基づいた塩酸系におけるGa(III)抽出溶媒の開発2023

    • Author(s)
      橋詰満衣、稲田飛鳥、大榮薫、大島達也
    • Organizer
      連合年会2023(第42回溶媒抽出討論会・第36回日本イオン交換研究発表会)
    • Related Report
      2023 Annual Research Report
  • [Presentation] 立体化学的要因を付加したAu(III)抽出溶媒の機械学習探索2023

    • Author(s)
      大島達也、岩切雄飛、稲田飛鳥
    • Organizer
      奄美大島ワークショップ-SDGsのものづくりを考える-
    • Related Report
      2023 Annual Research Report
  • [Presentation] Development of a machine learning program to find suitable solvent for Au(III) extraction2023

    • Author(s)
      T. Oshima, Y. Iwakiri, A. Inada, K. Ohe
    • Organizer
      The 12th International Conference on Separation Science and Technology (ICSST23)
    • Related Report
      2023 Annual Research Report

URL: 

Published: 2023-04-18   Modified: 2024-12-25  

Information User Guide FAQ News Terms of Use Attribution of KAKENHI

Powered by NII kakenhi