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2020 Fiscal Year Annual Research Report

ガラス状高分子イオン伝導体のダイナミクス解明と超イオン伝導化

Publicly Offered Research

Project AreaScience on Interfacial Ion Dynamics for Solid State Ionics Devices
Project/Area Number 20H05298
Research InstitutionWaseda University

Principal Investigator

畠山 歓  早稲田大学, 理工学術院, 講師(任期付) (90822461)

Project Period (FY) 2020-04-01 – 2022-03-31
Keywords全固体二次電池 / リチウムイオン電池 / 固体電解質
Outline of Annual Research Achievements

本研究では、分極性のガラス状高分子とリチウム塩との界面で進行する、新しいタイプのイオンダイナミクスの学理を明らかにすることを目的としている。当初の計画に従い、(1)高分子の界面での高速イオンダイナミクスの解明と(2)高イオン伝導を示す高分子構造の探索に重点を置いて研究を推進した。
(1) 高分子の界面での輸送ダイナミクスの解明: 一連の検討より、リチウム塩に電子ドナー・アクセプタ、又はその双方を複合した組成物が室温でイオン伝導することを、電気化学測定並びにNMR分析より部分的に明らかにした。伝導度の温度依存性の評価を通し、一連の伝導体が、高分子系に特有のWilliams-Landel-Ferry型ではなく、むしろArrhenius式に近い形で応答することも見いだした。モデル実験を通し、電解質・ドーパント界面でのイオン輸送がバルクの伝導状態を支配しているとの描像も得つつある。
(2)高イオン伝導を示す高分子構造の探索: 室温でより高いイオン伝導度を示す電解質構造の探索にも取り組んだ。ドナー・アクセプタ分子として、従来の高分子系材料から更に幅を拡げ、ベンゾキノンやヒドロキノンなどの低分子系化合物を新規に検討した。高分子と同等レベルの伝導度を示し、分子鎖の存在は必ずしも本ダイナミクス系でのイオン伝導に特有の要素ではなく、むしろ本系が、より普遍性の高い輸送現象であることを新たに見いだした。
上記の研究で明らかにした、ガラス状高分子イオン伝導体のダイナミクス解明や分子構造の探索に関する成果は、査読付き学術誌や国際学会などで発表した。

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

Covid19の蔓延により実験遂行が困難な時期があったが、概ね、当初の計画で期待する成果が得られた。また、一部では予想を超える知見(例: 低分子系でのイオン伝導)も得られ、全体としては順調に研究が遂行されていると言える。

Strategy for Future Research Activity

本年度に得られた成果をもとに、本系におけるダイナミクス現象のより詳細な解明を試みる。例えば、イオン種の拡散係数を推定するためのパルス磁場勾配NMRや放射性元素を組み込んだ電解質の放射性トレーサ測定により、その拡散係数や輸率を評価する。また、分子レベルでの界面状態の解析のため、固体NMRでの詳細な解析も試みる。今年度に引き続き、リチウム塩・ドナー・アクセプタ分子の種類を変えた電解質を各種作製し、その構造―特性相関からイオン伝導に必要な因子を整理する。

  • Research Products

    (10 results)

All 2021 2020

All Journal Article (6 results) (of which Peer Reviewed: 6 results) Presentation (4 results) (of which Int'l Joint Research: 1 results,  Invited: 2 results)

  • [Journal Article] TEMPO‐Substituted Poly(ethylene sulfide) for Solid‐State Electro‐Chemical Charge Storage2021

    • Author(s)
      Hatakeyama‐Sato Kan、Wakamatsu Hisato、Matsumoto Satoshi、Sadakuni Karin、Matsuoka Koji、Nagatsuka Tomomi、Oyaizu Kenichi
    • Journal Title

      Macromolecular Rapid Communications

      Volume: 42 Pages: 2000607~2000607

    • DOI

      10.1002/marc.202000607

    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] Tackling the Challenge of a Huge Materials Science Search Space with Quantum‐Inspired Annealing2021

    • Author(s)
      Hatakeyama-Sato Kan、Kashikawa Takahiro、Kimura Koichi、Oyaizu Kenichi
    • Journal Title

      Advanced Intelligent Systems

      Volume: 2021 Pages: 2000209~2000209

    • DOI

      10.1002/aisy.202000209

    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] Charge-Transfer Complexes for Solid-State Li+ Conduction2020

    • Author(s)
      Hatakeyama-Sato Kan、Umeki Momoka、Tezuka Toshiki、Oyaizu Kenichi
    • Journal Title

      ACS Applied Electronic Materials

      Volume: 2 Pages: 2211~2217

    • DOI

      10.1021/acsaelm.0c00393

    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] Metal‐Free, Solid‐State, Paperlike Rechargeable Batteries Consisting of Redox‐Active Polyethers2020

    • Author(s)
      Hatakeyama‐Sato Kan、Tezuka Toshiki、Ichinoi Rieka、Matsumono Satoshi、Sadakuni Karin、Oyaizu Kenichi
    • Journal Title

      ChemSusChem

      Volume: 13 Pages: 2443~2448

    • DOI

      10.1002/cssc.201903175

    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] Integrating multiple materials science projects in a single neural network2020

    • Author(s)
      Hatakeyama-Sato Kan、Oyaizu Kenichi
    • Journal Title

      Communications Materials

      Volume: 1 Pages: 49

    • DOI

      10.1038/s43246-020-00052-8

    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] Ultrafast Charge/Discharge by a 99.9% Conventional Lithium Iron Phosphate Electrode Containing 0.1% Redox-Active Fluoflavin Polymer2020

    • Author(s)
      Hatakeyama-Sato Kan、Akahane Tomoki、Go Choitsu、Kaseyama Takahiro、Yoshimoto Takuji、Oyaizu Kenichi
    • Journal Title

      ACS Energy Letters

      Volume: 5 Pages: 1712~1717

    • DOI

      10.1021/acsenergylett.0c00622

    • Peer Reviewed
  • [Presentation] 小規模な実験データベースの機械学習に基づく有機分子の物性の外挿予測モデルの構築2021

    • Author(s)
      畠山 歓, 小柳津 研
    • Organizer
      日本化学会第101回春季年会
  • [Presentation] グラフニューラルネットワークを用いた 種々の材料物性データベースの同時学習 畠山 歓2021

    • Author(s)
      畠山 歓, 小柳津 研
    • Organizer
      2021年応物春季学術講演会
    • Invited
  • [Presentation] Machine learning-assisted exploration of glassy organic electrolytes for solid-state lithium-ion batteries2021

    • Author(s)
      Kan Hatakeyama-Sato
    • Organizer
      45th International Conference and Expo on Advanced Ceramics and Composites (ICACC2021)
    • Int'l Joint Research / Invited
  • [Presentation] 量子アニーリングと機械学習に基づく機能性高分子の探索システム2020

    • Author(s)
      畠山 歓, 梅木 桃花, 小柳津 研一
    • Organizer
      第69回高分子討論会

URL: 

Published: 2021-12-27  

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