溶液堆積を用いた磁性ナノ粒子の自己組織化による薄膜形成条件の解明と秩序構造制御

2023 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 18K04819
• Research Institution: Iwate University
• Principal Investigator: 早坂 良 岩手大学, 教育学部, 准教授 (20593057)
• Project Period (FY): 2018-04-01 – 2025-03-31
• Keywords: 粒子シミュレーション / 薄膜形成 / 磁性ナノ粒子 / 自己組織化 / 移動現象および単位操作関連 / 外部磁場 / 磁気記録材料 / ビッグデータ

Outline of Annual Research Achievements

磁性ナノ粒子の薄膜生成と秩序配列構造の制御は電子材料の分野で極めて重要な技術であり，とりわけ磁気記録材料のさらなる大容量化を実現するためには必要不可欠である．しかしながら，従来の薄膜生成技術ではナノサイズの粒子の構造を制御するのは困難である．
そこで本研究では薄膜を生成する新しい技術である『磁気溶液堆積法』の基礎の確立を目指す．具体的には溶液中で粒子を沈降させることにより，磁場と溶液の温度をコントロールして，所望の薄膜を得るための方法と条件を，粒子シミュレーションによって明らかにする．方法と条件の着眼点として，1.強力な外部磁場印加による薄膜生成に与える影響，2.大容量化の限界点，3.液体の温度変化の影響，4.秩序配列構造を得るための条件および生成時間の解明があり，2021年度は「2.大容量化の限界点」のため研究を行った．
この研究のためクラスタが形成されると粒子の投与を停止させ，クラスタが崩壊すると再び粒子を投与する『粒子投与知能化アルゴリズム』を開発しその結果，得られる最大面積分率点は濃度32%という重要な定数が得られた．
しかしながらこの研究では1回で投与する粒子数を100分割の14個としたため,得られる面積分率の制度は一の位となっている．アルダー転移に代表されるように濃度に関する転移点を明らかにする研究は少数第一位までの精度が求められるので，粒子投与を1000分割し解析を行うことで，アルダー転移の功績と同様に極めて重要な新たな物理定数を明確にするためのアルゴリズムを開発した．

Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

本一連の研究において，最大面積分率点を高精度で明らかにするのは最も重要な課題である．そのため2021年度は全粒子数1400個に対して，100分割し14個ずつ粒子を投与し，最大面積分率点は濃度32%という結果が得られた．当該年度の研究では精度を最高値まで向上させるため，粒子は1個ずつ投与し，クラスタ解析を行い，さらに投与するか否かを判定するというかなり慎重な計算を要求されるため，膨大な時間を要することとなったため．

Strategy for Future Research Activity

磁気溶液堆積法は溶液中で様々な密度と磁気特性を有した磁性粒子を沈降させることにより，磁場と溶液の温度をコントロールして，所望の薄膜を得るものである．そのため，解析におけるパラメータは4種類であり10通りで組み合わせるので，計算条件は10^4=10000通りとなる．しかしながら，1通りの計算時間も膨大となるため，2021年度の研究結果を元に，磁場のパラメータを絞り込んだ解析を行うことにする．

Causes of Carryover

当該年度は粒子を1個ずつ投与しその都度解析を行うことで，非常に精度の高い研究を行った．それによって得られる研究結果は，科学的にも工学的にも極めて重要となるが，計算時間が膨大となり，公表できるデータを揃えることができなかったため．次年度は得られた結果を元にパラメータの絞り込みを行うことが可能となるので，学会での研究成果の公表や，投稿論文での公表にて積極的な使用が見込まれる．