2018 Fiscal Year Annual Research Report
Study on relation of nano and macro scale polymer dynamics using improved single-molecule tracking method
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16H04277
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| Research Institution | Waseda University |
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Principal Investigator |
松田 佑 早稲田大学, 理工学術院, 准教授(任期付) (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新美 智秀 名古屋大学, 工学研究科, 教授 (70164522) [Withdrawn]
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 / 熱物性 / 高分子膜 / 機械学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
高分子の年間生産量は国内だけでも1000万トンを超え，その成型加工時の高効率化による省エネルギー効果は非常に大きい．高分子材料製品の製造の高度化・高効率化につなげる基盤構築を最終目標に見据え，本研究では，高分子材料製品の加工過程において重要な硬化過程に関して，分子スケールでの熱物性評価を実施し，これとマクロに計測される熱物性データとの関係を明らかにすることを目的とした．
本年度では，これまでに構築した計測システムを用いて，高分子の硬化過程の単一分子計測（SMT）を実施した．具体的には，試料（高分子膜サンプル）中に，前年度まで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，個々のプローブ分子の熱運動を計測・解析することで試料のミクロな粘度分布を算出した．巨視的にみると，粘度が一様に上昇していくような高分子膜系において，SMT計測のスケールでは粘性分布に空間的な不均一性が現れていることが分かった．このような不均一性は，硬化過程の初期においては小さく，その間で大きく，最終過程でまた不均一性が小さくなる様子が観察された．またこのように現れる膜中の粘度の高低分布をみると，柔らかい領域，硬い領域がそれぞれクラスターを形成している様子が確認でき，これらの相関長の経時変化を解析することで不均一分布の性質を調査した．
また，前年度までに開発した機械学習を用いて，実際のSMT計測の実験データの解析を実施した．これによって，従来の解析手法では困難であった，ひとつのプローブ分子軌跡内でのデータ解析が可能であることを実証した．また，上記の硬化過程にある高分子膜でのSMT計測データにこれを適用することで，一つの分子軌跡の中においても不均一性が現れることを確認した．これによって非常に小さな空間スケールで高分子膜のミクロ構造の解析が可能であることを実証すると共に，その性質の詳細な評価を実施した．
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| Research Progress Status |
平成30年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
平成30年度が最終年度であるため、記入しない。
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