| 研究課題/領域番号 |
18H03810
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| 研究種目 |
基盤研究(A)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
中区分24:航空宇宙工学、船舶海洋工学およびその関連分野
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
ソーントン ブレア 東京大学, 生産技術研究所, 准教授 (60526789)
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| 研究分担者 |
高橋 朋子 国立研究開発法人海洋研究開発機構, 超先鋭研究開発部門(超先鋭技術開発プログラム), Young Research Fellow (20806301)
Liu Zonghua 東京大学, 生産技術研究所, 特任研究員 (90844449)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
44,720千円 (直接経費: 34,400千円、間接経費: 10,320千円)
2020年度: 10,790千円 (直接経費: 8,300千円、間接経費: 2,490千円)
2019年度: 13,650千円 (直接経費: 10,500千円、間接経費: 3,150千円)
2018年度: 20,280千円 (直接経費: 15,600千円、間接経費: 4,680千円)
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| キーワード | レーザ分光 / ラマン分光 / ホログラフィック / 化学分析 / 現場計測 / 粒子分析 / センシング / レーザー分光 / 粒子計測 |
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| 研究成果の概要 |
有機炭素・無機炭素・マイクロプラスチック・鉱物など海を浮遊する粒子が、様々な空間スケールの化学循環にどう影響しているかを調べるため、海中粒子の化学成分をその場で計測できる新たなセンシング手法を開発した。センサーはレーザを海に照射し、自然な状態で浮遊する粒子に一度当たった光を分析することで、粒子の化学成分を特定することができ、機械学習を用いることで粒子の種類を自動分類するできることを実験および実海域試験において検証した。試薬を使わず、物理的にサンプルを取る必要がないため、調査する環境への影響が少なく、電力供給のみで長期的なモニタリングに導く技術基盤を構築することに成功した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究により、長期・大規模に展開可能な小型・低消費電力及びローコストな海中浮遊粒子の化学センシング技術の基礎を構築し、これまでセンシングできなかった水中における粒子の化学成分の計測を実現した。今後、社会的に重大な地球環境問題のひとつであるマイクロプラスチックスの計測をグローバルスケールで行うことが期待される。社会的意義としては、試薬等を使わないためコンタミの恐れがないため、発電所や自動車、また飲料水のパイプライン内に流れる液体中の腐食物質検出など、インフラのモニタリングに応用が可能であり、さらには、地球外の水環境調査への応用へと道が拓ける。
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