| Project/Area Number |
24K07621
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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 22010:Civil engineering material, execution and construction management-related
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| Research Institution | University of the Ryukyus |
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Principal Investigator |
富山 潤 琉球大学, 工学部, 教授 (20325830)
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| Project Period (FY) |
2024-04-01 – 2027-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000)
Fiscal Year 2026: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
Fiscal Year 2025: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2024: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000)
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| Keywords | カーボンニュートラル / 植物性コンクリート / マテリアルズ・インフォマティクス / 環境負荷低減 / 資源循環 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究では，ボタニカルコンクリート（植物性コンクリート）の要求性能として強度および耐久性（ここでは耐水性）を目的変数に設定し，マテリアルズ・インフォマティクス(MI)を活用したボタニカルコンクリートの最適な配合（調合）・製造条件を決定する方法を確立し，持続可能な社会の構築に資する素材開発を目的とする．なお，MIの入力条件である説明変数は，多くの影響因子である．しかし，実際には影響の小さい因子もあると想定されるため，説明変数の最適化も本研究の目的の一つである．
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| Outline of Annual Research Achievements |
令和６年度：リグニン量の評価とデータ増築
「対象植物である廃棄植物を乾燥，粉末化し，品質管理のため熱重量解析によりリグニン量を定量する．」に対して，当初予定の熱重量解析法によるものでは，精度に課題があったため，農学部の協力を受け，本研究では，比較的迅速かつ簡便にリグニン量を分析できるTBPH （Tetra-n-butylphosphonium hydroxide）法によりリグニン含有量を分析した．その結果を受け，今年度は，比較的リグニン量の多く検出されたバガス(乾燥重量の約35%)およびベチバーの葉(乾燥重量の29%)の二種類の植物残渣を対象に，熱プレス時の温度，圧力，時間をパラメータとし，試験体を作製した．その試験体に対し，力学的検討および耐水性の検討を行った．その結果を卒業研究論文，修士論文にまとめ，査読無し（2編），査読あり（2編）に投稿した．
今回対象としている製造条件と力学的挙動，耐水性などの関係は，回帰問題（教師あり学習）である．この場合，一般的に必要なデータ数として，数百から数千必要と言われている．このため，既往の条件にさらに異なる条件を追加し，学習データ数を増やした．また，説明変数として，廃棄植物粉末，廃コンクリート粉末の粒度分布・粒径，含水率，両粉末（植物粉末，廃コンクリート粉末）の割合，製造条件として，圧締温度，圧締圧力，圧締時間，密度などとし，目的変数に曲げ強度，耐水性（耐水性試験は24時間浸漬した際の膨張率などを評価予定）とした検討を行った．なお，令和6年度は，比較的精度が高くシンプルなランダムフォレストで検討し，精度のよい結果を得た．この結果は未公開ではあるが，卒業研究論文，修士論文でまとめ，今後査読付き論文に投稿する予定である．
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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
以下の理由の研究実績から（2）おおむね順調に進展していると判断した．
「対象植物である廃棄植物を乾燥，粉末化し，品質管理のため熱重量解析によりリグニン量を定量する．」に対して，当初予定の熱重量解析法によるものでは，精度に課題があったため，比較的迅速かつ簡易にリグニン量が分析できるTBPH 法によりリグニン含有量を分析可能となった．今年度は，スギ，月桃，バガス，ベチバー，コーヒーカス，ビールカス，など様々な植物残渣のリグニン量の分析を行った．その結果を受け，今年度は，比較的リグニン量の多く検出されたバガス(乾燥重量の約35%)およびベチバーの葉(乾燥重量の29%)の二種類の植物残渣を対象に，熱プレス時の温度，圧力，時間をパラメータとして試験体を作製した．その試験体に対して力学的検討および耐水性の検討を行った．バガス，ベチバーの葉ともに曲げ強度が40MPa以上を得る製造条件を決定できた．ただ，耐水性については課題の残る結果であったことから，次年度は耐水性に対する検討も行う予定である．
今回対象としている製造条件と力学的挙動，耐水性などの関係は，回帰問題（教師あり学習）である．この場合，一般的に必要なデータ数として，数百から数千必要と言われている．このため，既往の条件にさらに異なる条件を追加し，学習データ数を増やし，学習モデルの構築を行った．説明変数として，廃棄植物粉末，廃コンクリート粉末の粒度分布・粒径，含水率，両粉末（植物粉末，廃コンクリート粉末）の割合，製造条件として，圧締温度，圧締圧力，圧締時間，密度などとし，目的変数に曲げ強度，耐水性（耐水性試験は24時間浸漬した際の膨張率などを評価予定）とした検討を行った．なお，令和6年度は，比較的精度が高くシンプルなランダムフォレストで検討し，決定係数が0.8以上と比較的高い精度を得ることができ，R7年度の準備が整った．
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| Strategy for Future Research Activity |
令和７年度：データ増築およびいくつかの学習モデルの評価
令和７年度は，令和６年度に引き続き，説明変数の条件を変えて，データをさらに増築する．学習モデルは，ランダムフォレストに加えて，LightGBM，XGBoostなどいくつかの回帰問題に有効とされる学習モデルによる評価を試行し，本問題により適した学習モデルを構築する．なお，植物残渣としては，引き続き，バガス，ベチバーを採用し，さらに，廃棄が課題となっている畳の材料であるイグサを追加する．
作製条件としては，説明変数に用いる，廃棄植物粉末，廃コンクリート粉末の粒度分布・粒径，含水率，両粉末（植物粉末，廃コンクリート粉末）の割合，製造条件として，圧締温度，圧締圧力，圧締時間，密度であり，評価は，目的変数に用いる，曲げ強度，耐水性（耐水性試験は24時間浸漬した際の膨張率などを評価予定）とする．
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