2018 Fiscal Year Research-status Report
機械学習分子シミュレーションと実験による粘土鉱物界面水物性の解明
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18K05208
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| Research Institution | Japan Atomic Energy Agency |
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Principal Investigator |
奥村 雅彦 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, 研究副主幹 (20386600)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
志賀 基之 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, 研究主幹 (40370407)
荒木 優希 京都大学, 工学研究科, 特定助教 (50734480)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | 機械学習 / 原子間力顕微鏡 / 粘土鉱物 / 水 / 界面 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究課題は、機械学習分子動力学法を用いて粘土鉱物-水界面物性を明らかにすることを目標としており、(1)機械学習分子動力学法の開発と(2)粘土鉱物-水界面物性の観測が主な個別研究課題となる。本年度は(1)の課題に注力し、既存の機械学習分子動力学法コードを改変することによって、実用的な機械学習分子動力学法コードの開発を終えた。そして、このコードを用いて、テスト計算として粘土鉱物に比べて格段に構造が単純な二酸化トリウムのシミュレーションを行い、機械学習分子動力学法の有用性を示し、日本原子力学会2019年春の年会で研究結果を発表した。一方で、粘土鉱物-水界面のシミュレーション手法として水部分と粘土鉱物をそれぞれ古典密度汎関数法と量子密度汎関数法で扱う3D-RISM-SCF法が有効であることが分かった。テスト計算を行なった結果、既存の観測結果を再現することが確認され、2018年度日本地球化学会第65回年会で研究結果を発表した。
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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
機械学習分子動力学法に関しては実用的なコードの開発を終え、単純な構造の物質でのテスト計算に成功している。また、他の計算手法であるが、既存の観測結果を再現することに成功しており、今後機械学習分子動力学法との比較することにより、詳細な物性評価が可能になると考えられる。一方、周波数変調原子間力顕微鏡(FM-AFM)による界面観測も進んでおり、研究計画は全体的に順調に推移していると言える。
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| Strategy for Future Research Activity |
機械学習分子動力学法については、粘土鉱物のみ、水のみの系における精度検証を行い、最終的に粘土鉱物-水界面のシミュレーションに繋げていく。それに先行して3D-RISM-SCFによるシミュレーションを行い、粘土鉱物-水界面物性の概要を明らかにしていく。また、FM-AFMによる観測を進め、それぞれの結果を比較することにより、粘土鉱物-水界面物性の全容解明を目指す。
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| Causes of Carryover |
ワークステーションを他の研究者と共同購入したため、購入価格が想定よりも安かったこと、学会の開催地が近かったために旅費が安く済んだこと、分担者の研究環境の変化による実験器具の購入可能性のために多めに申請した予算を使わなかったことが原因で次年度使用額が生じた。H31年度から分担者の研究環境が変わるため、生じた差額は分担者の研究環境整備に当てる予定である。
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