| 研究課題/領域番号 |
20K05696
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分36020:エネルギー関連化学
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| 研究機関 | 国立研究開発法人産業技術総合研究所 |
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研究代表者 |
田中 真悟 国立研究開発法人産業技術総合研究所, エネルギー・環境領域, 産業技術総括調査官 (50357448)
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| 研究分担者 |
多田 幸平 国立研究開発法人産業技術総合研究所, エネルギー・環境領域, 主任研究員 (70805621)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円)
2022年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2021年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2020年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
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| キーワード | 局所機械的性質 / 第一原理計算 / 二次イオン電池 / Liイオン電池 / Naイオン電池 / 局所エネルギー解析 / 局所応力解析 / 二次電池材料 / 機械的性質 / 計算科学 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
Liイオン電池やNaイオン電池のような二次電池の材料に関して、計算科学を駆使してナノ・原子レベルでのミクロスケールの局所構造と局所機械的特性の研究を遂行する。また、研究に必要な解析手法・プログラムの改良・開発を行う。得られた結果を基に、AIによる機械学習・深層学習を活用して構造と特性を「診断」し、新たな材料開発を行う上で必要となる「処方箋」の提供に向けた仕組みを構築していく。
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| 研究実績の概要 |
本研究では、Liイオン電池やNaイオン電池のような二次電池の材料に関して、計算科学を駆使してナノ・原子レベルでのミクロスケールの局所構造と局所機械的 特性の研究を遂行する。また、研究に必要な解析手法・プログラムの改良・開発を行う。得られた結果を基に、AIによる機械学習・深層学習を活用して構造と特性を「診断」し、新たな材料開発を行う上で必要となる「処方箋」の提供に向けた仕組みを構築していく。上記を遂行するために第一原理計算手法を基にした局所エネルギー・応力解析によるミクロスケールでの局所機械的特性について、二次電池電極材料の充放電時のバルク・粒界・界面を具体例として研究をすすめ、 その適用性を明らかにすると共に、その結果を深層学習等のAIを用いた分析により、汎用性・転移性の高いデータベースとして開発を行うことを目的としている。実施2年目となる2021年度は、新型コロナウィルス蔓延に伴う緊急事態宣言及び蔓延防止等措置の期間が年度の過半を占める状況となり、想定していた研究進捗には至らなかったが、局所エネルギー・応力解析プログラムの改良・開発に関して、局所領域を判定するユニットを従来型の原子から分子・クラスターなどへ拡張をするための実務をすすめた。実施３年目となる2022年度は、2021年度に進めた局所領域判定ユニットを拡張するための適用例の検討をすすめた。革新型二次電池系材料をはじめとして、複数の材料系に対して第一原理計算と現行・拡張手法による局所解析を実行と結果の解析をすすめ、AIを用いた分析・学習に対する適用性と実装に向けた検討を進めた。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
解析プログラムについては、一昨年度・昨年度に実施した局所領域判定ユニットの拡張の検討状況を元にプログラムの改良を実施した。原子単位の局所領域（従来手法）を用いた場合、共有結合性が強い系だけでなく、イオン結合性の強い系でもイオン周辺の残存価電子数が乏しい領域の特定が困難な場合があるが、局所領域を原子単位から分子やクラスタに拡張することで、判定可能性が高くなることの検証を進めた。一方で、局所領域の選択については手動で判定せざるを得ないケースが多く、汎用的に利用できる状況には至っていない。またコロナ禍に伴う行動制限なども含めて、想定していた成果報告(論文・学会発表など)が十分には出来なかった。
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| 今後の研究の推進方策 |
本来2022年度が最終実施年度であったが、実施期間を1年延長して、これまでの研究成果の報告（学会発表や論文発表）等を進めることで、最終的な成果の取りまとめを進めていく予定。本年度はこれまでに改良した解析プログラムの整備と新手法が有効な系(共有結合性が強い系やイオン結合性 が強く且つアルカリイオンを含む特定の化合物系など)で局所領域判定に関する有効性・汎用性の検証を加速する。その上で、研究成果が速やかに新規材料開発に適用されるよう、AI・機械学習を活用して局所的に優れた機械的特性を示す可能性がある新規材料の設計・探索のためのガイドを整備し、汎用性の確立を目指す。
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