2010 Fiscal Year Annual Research Report
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22656183
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| Research Institution | Tohoku University |
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Principal Investigator |
小俣 光司 東北大学, 大学院・工学研究科, 准教授 (70185669)
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| Keywords | 触媒設計 / ETG反応 / Friedel-Crafts反応 / 元素物性値 / 主成分分析 / k-means法 / サポートベクターマシーン / ガウシアンプロセス回帰 |
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| Research Abstract |
平成22年度は,以下の項目を実施し,触媒を自動的に設計する手法を開発した.
・回帰モデルの説明変数として元素物性値を用いた場合,従来は合理的に数を減らす事が困難であったために説明変数の数が多くならざるを得なかった.このためにモデル構築に多数の実験が必要であり,物性値間に相関がある(多重共線性)と回帰モデルが不安定になる問題があった.これが主成分分析により回避できることを明らかにした.
・イオン半径,融点,熱伝導度など16種類の元素物性値の主成分分析を行ったところ,累積寄与率から,5つの主成分が元データの85%の情報量を有する事が明らかとなった.
・非線形回帰モデルを構築するために必要な触媒特性測定に用いる元素(学習用元素)を選択する手法として,k-means法が有効なことを見出した.これと前駆体である金属塩の溶媒への溶解度,毒性などの情報を組み合わせることで学習用元素を自動的に選択する可能性を示した.
・回帰モデルを構築するための手法として、サポートベクターマシーンやガウシアンプロセス回帰モデルなどのカーネル多変量解析が有効なことを見出した.特に後者は,回帰モデルの特性を向上させるために必要な追加実験などが推定可能なため,触媒設計に適していることが明らかとなった.
・上記の3つの触媒設計手法に加え,マイクロ波加熱を用いるHTS手法を活用して,モデル酸触媒反応であるアニソールのFriedel-Crafts反応用触媒を探索した.その結果これまで報告のなかった白金-ヘテロポリ酸触媒を見出した.
・ETG反応に関するZSM-5系触媒に関し既往のデータをカーネル多変量解析により解析し,Ba担持が有効なことを推定した.
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