2017 Fiscal Year Annual Research Report
単一分子計測法の高度化による高分子液体のナノ計測とナノ－マクロ物性値間の関係解明
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16H04277
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| Research Institution | Nagoya University |
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Principal Investigator |
松田 佑 名古屋大学, 未来材料・システム研究所, 准教授 (20402513)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
新美 智秀 名古屋大学, 工学研究科, 教授 (70164522)
江上 泰広 愛知工業大学, 工学部, 教授 (80292283)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | 単一分子計測法 / 熱物性 / マイクロ・ナノ熱流体工学 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度では，初年度に構築した単一分子計測システムを利用して，高分子の重合過程におけるナノ計測を実施した．具体的には，試料中に前年度に選定した蛍光分子をプローブ分子として極微量混入し，単一分子計測システムによって個々の蛍光分子のブラウン運動を計測・解析し，プローブ分子の拡散係数を算出することで試料のミクロな粘度分布を計測した．計測対象として，架橋反応過程の進展とともに時間変化する粘度分布の調査を実施した．あわせて，プローブ分子である蛍光分子を完全に固定した試料を準備し，その単一分子計測を実施することで，単一分子計測における位置決め精度の評価を実施した．この結果，得られた拡散係数は計測誤差を考慮に入れても十分に優位なデータであることを確認した．
単一分子計測法では，プローブ分子の平均二乗変位を算出し，これから拡散係数を得るのが一般的な解析手法である．しかしこれでは得られる情報が限られている．前年度ではプローブ分子の変位だけでなく，運動方向の変化を考慮に入れた解析法の提案を行った．本年度はさらにすすめて，単一分子計測法の解析手法に機械学習の手法を取り入れることでより高度な情報を得ることを目指した．機械学習の手法を取り入れることで，プローブ分子の運動状態（拡散係数の大小の状態）を分類することが可能となった．本研究では，まず数値シミュレーションで得られた運動状態の既知のプローブ分子軌跡を準備し，機械学習を用いた提案手法によってこの状態を適切に分類できることを確認した．また前述の実験データに対して実際に提案手法による解析を行い，その有効性を確認した．
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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
当初計画と多少の前後はあるものの達成率の観点からは，おおむね順調に進展している．
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| Strategy for Future Research Activity |
今後は，提案した解析手法と構築した単一分子計測システムを活用して，種々の実験条件における計測を進め，各々でのナノスケール熱物性データの取得を行う．またマクロスケールでの計測データと比較することでナノ―マクロ物性間の関係解明に向けた実際の計測を精力的に進めていく．
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