2020 Fiscal Year Annual Research Report
A new proposal of crystal map utilizing flux screening method
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18K05272
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| Research Institution | Shinshu University |
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Principal Investigator |
大石 修治 信州大学, 工学部, 特任教授 (50021027)
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2018-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | フラックス法 / 単結晶 / スクリーニング / 結晶成長 / データサイエンス |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，前年度に引き続き，フラックス結晶育成技術を体系化し，若手研究者にそれを継承すべく，以下4つのアプローチに取り組んだ。さらに，フラックスサイエンスの体系化への道筋を拓く取り組みも深化させた。
4つのアプローチ：①フラックススクリーニング(FS)法による結晶育成プロセスの新提案，②FS法による酸化物結晶育成，③FS法による非酸化物結晶の育成，④フラックスクリスタルマップの作成と継承の仕組みづくり
本研究の最終年度の2020年度の研究では，上述の①・②・③を継続しつつ，④の研究に着手した。特に，④を実施するために，①に新たなデータ取得方法を導入し，②・③では機械学習や計算化学を活用した援用型フラックス法を深化させた。
具体的には，①の取り組みとして，出発原料のうち，結晶の基本骨格を構成する単純酸化物系原料の溶液化を推し進め，原料混合の易化を実現した。これにより，ロボットなどを活用するデータ大量取得の足掛かりを準備できた。また，②と③については，計算化学・機械学習を導入し，フラックス結晶育成レシピ(フラックス種，出発原料種，温度条件，濃度条件など)とフラックス育成した結晶の外形・サイズならびに各種特性との相関性を確認できた。その結果，機械学習から導出したフラックス結晶育成レシピを用いて，酸化物系結晶をフラックス育成したところ，狙い通りの外形を得ることに成功し，機械学習援用フラックス法の可能性を確認できた。加えて，ルビー結晶創製では，フラックススクリーニング法を活用することで，各種溶解度曲線(状態図の一部)を描くことに成功した。さらに，④に関しては，これまでに培ってきたフラックス結晶育成データのうち約2万点の活用を試み，フラックス育成した結晶のXRDパターンを抽出して，フラックスサイエンスの体系化を開始した。
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