Elucidation of Water and Ion Transport Phenomena in Calcium Silicate Hydrate Pores using Machine Learning Molecular Dynamics

• Project/Area Number: 24K08574
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 36010:Inorganic compounds and inorganic materials chemistry-related
• Research Institution: Japan Atomic Energy Agency
• Principal Investigator: 小林 恵太 国立研究開発法人日本原子力研究開発機構, システム計算科学センター, 研究職 (00468860)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000); Fiscal Year 2027: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000); Fiscal Year 2026: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000); Fiscal Year 2025: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000); Fiscal Year 2024: ¥2,470,000 (Direct Cost: ¥1,900,000、Indirect Cost: ¥570,000)
• Keywords: 機械学習 / 分子動力学 / セメント水和物 / アモルファス / 固液界面

Outline of Research at the Start

セメント水和物の主成分である珪酸カルシウム水和物（C-S-H）は、セシウムイオンを含む各種イオンを吸着する特性を持つ。このイオン脱着現象は、コンクリートの長期耐久性に大きな影響を与えるだけでなく、放射性核種の安全な隔離・管理における人工バリア材料としてのセメントの利用にも関連し、極めて重要である。本研究では、C-S-Hに対する第一原理計算結果を学習した機械学習力場を開発し、C-S-Hの高精度シミュレーションを行う。開発された機械学習分子動力学計算により、C-S-Hの細孔内での水とイオンの輸送メカニズムの詳細な解明を目指す。