2018 Fiscal Year Annual Research Report
2D-3D conversion technology for physical properties of particle assembly
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17K18409
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| Research Institution | National Institute of Advanced Industrial Science and Technology |
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Principal Investigator |
上田 高生 国立研究開発法人産業技術総合研究所, エネルギー・環境領域, 研究員 (20760284)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | stereology / ステレオロジカルバイアス / 粒子形状 / 粒径分布 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
粒状材料の粒子サイズや形状は基本物性に大きな影響を及ぼすため３次元的（３D）な真の情報を取得することが重要であるが、実際には顕微鏡観察等による粒子の投影図や断面などの２次元的（２D）な計測で代替せざるを得ない場合が多い。この課題を解決するため、複数の２D実測値から３D実態を予測する手法の開発に挑戦した。
様々な軸長比の楕円体粒子モデルを数値解析的に作成し、粒子モデルの２D値分布（断面積、断面長軸長、断面長軸／短軸長比、周長）と３D値（体積、長軸長、長軸／中軸長比、長軸／短軸長比、表面積）を関連付けた変換データベースを構築した。また、遺伝アルゴリズムを用いた最適化手法により、観測対象の粒子群に最尤な粒子モデルの組み合わせを決定することで、観測２D値分布から３D値を予測する手法を開発した。
続いて本手法の実験検証を行った。①均一粒径の珪砂、②粒径幅の広いガラスビーズ、③粒径幅の広い珪砂の３種類の粒状体サンプルのX線CT撮影を行い、粒子を識別して各粒子の３Ｄデータを取得した。各粒子のランダムな断面における２Ｄデータを基に、本手法によって表面積、体積、長／中軸長比、長／短軸長比の４種類の３Ｄデータを推定できることを確認した。
本手法は、①様々な粒子群に対応できる汎用性と②複数の指標を同時に予測できる利便性を有しているという点で既存の手法と比較して大きく進展している。すなわち、どのような粒子群を対象としても、計測対象とする複数の指標を選択し、それが現実的に取り得る範囲に設定した３D粒子モデルを作成すれば、その粒子群に特化した変換データベースが自動的に構築され、複数の３D指標を同時に予測することができる。そのため、適用範囲は粒子・細胞・結晶・ボイド等多岐に渡り、様々な産業分野での粒子等の３D物性把握の基本ツールになる可能性がある。
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