2022 Fiscal Year Annual Research Report
動的ヘテロ界面のメカノエレクトロケモ効果解明-全固体電池と歯科治療への応用は？-
| Project/Area Number |
22H01353
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Research Institution | Tohoku University |
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Principal Investigator |
佐藤 一永 東北大学, 工学研究科, 准教授 (50422077)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
荒木 稚子 東京工業大学, 工学院, 教授 (40359691)
鷲見 裕史 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 材料・化学領域, 研究グループ長 (80613257)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Keywords | 動的ヘテロ界面 / アンモニア / 深層学習 / 寿命予測 / 迅速評価 / 将来予測 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
電池・電解装置・歯・半導体をはじめとする様々なヘテロ界面状態は、熱、水分、化学反応、電気化学反応などにより動的に大きく変化する。動的に変化する界面状態を物理・化学・電気化学の複眼的視点から明らかにすることを目標として研究を推進している。
本研究では、時間依存型変形の典型であるクリープなども含めた拡散現象と長期的な力学変化を迅速かつ正確に推定することに挑戦している。動的に変化する物質に従来のパッシブな弾性波信号取得に加えてアクティブなパルス弾性波を与えてその特徴量を数値化・関数化することで高速なヘテロ界面変化挙動を捉えることに挑戦している。加えて、過酷な環境での長期寿命を含めた変化挙動予測を電気化学・変形応力・流体連成数値シミュレーションで行うために物性評価や数値解析モデル化に加えて実験での検証を行うことでを様々な視点からの検討を試みている。
今年度は、研究代表者が従来から行っている水素・還元・酸化・高温環境などの過酷環境に加えて、水素系還元雰囲気であるアンモニア環境での微細構造変化や各種物性や性能を新たに評価できる手法を開発した。当初予定して現在も進めている実験と深層学習との併用解析技術に本手法を組み合わせることで短期だけでなく中・長期的なヘテロ界面構造変化も予測できることが期待できる。アンモニア実験に関してはまだ、開発段階ではあるが、今後、確度の高い中・長期予測ができるものと期待できる。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
申請した計画書以上の成果が出ており、特許ならびに電池関係の国際論文誌に迅速に投稿する予定である。
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| Strategy for Future Research Activity |
本年度は、当初の計画段階ではなかったが、今後重要なテーマになりうるアンモニア環境での実験環境の整備を行った。現在開発中のシミュレーションと深層学習を高度併用することで、より複雑な環境における長期の微細構造や界面構造を予測できる手法を開発する。深層学習は、学習過程が見えないことが問題であるが、判定基準を可視化することで開発過程にもフィードバックがかかる手法の提案も行う。本手法が確立することで、より応用範囲が広がることが期待できる。
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Research Products
(5 results)
