| 研究課題/領域番号 |
21H04697
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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36:無機材料化学、エネルギー関連化学およびその関連分野
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| 研究機関 | 早稲田大学 |
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研究代表者 |
大久保 將史 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (20453673)
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| 研究分担者 |
安藤 康伸 東京工業大学, 科学技術創成研究院, 准教授 (00715039)
獨古 薫 横浜国立大学, 大学院工学研究院, 教授 (70438117)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-05 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
42,510千円 (直接経費: 32,700千円、間接経費: 9,810千円)
2024年度: 6,500千円 (直接経費: 5,000千円、間接経費: 1,500千円)
2023年度: 8,190千円 (直接経費: 6,300千円、間接経費: 1,890千円)
2022年度: 9,750千円 (直接経費: 7,500千円、間接経費: 2,250千円)
2021年度: 18,070千円 (直接経費: 13,900千円、間接経費: 4,170千円)
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| キーワード | MXene / 電池 / キャパシタ / 層状化合物 / 電極材料 / ナノシート / 電気化学キャパシタ / データ科学 / インターカレーション |
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| 研究開始時の研究の概要 |
持続可能社会の構築に向け、エネルギー密度と出力密度を両立した蓄電デバイスの開発が求められている。電気二重層の形成により電荷を貯蔵するキャパシタは、イオン拡散に律速されない高出力を特徴とし、市場規模の拡大が進んでいる。しかし、キャパシタはエネルギー密度が低いという欠点があり、電気二重層の静電容量を増大することは、キャパシタの高エネルギー密度化に直結する重要な課題である。本研究開発では、‘インターカレーション静電容量’に着目し、その機構を支配する複数因子の統合的制御を実施する。特に、情報統計解析（機械学習）を用いて、定量的に階層化された基盤的知見を構築し、高性能キャパシタの設計指針を構築する。
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| 研究実績の概要 |
本研究は、電気二重層キャパシタの高エネルギー密度化を目指し、静電容量を増大させる新しい指針として「インターカレーション静電容量」を提案するものである。具体的にはMXene（マキシン）と総称される層状化合物を研究対象とする。MXeneは、層間ナノ空間に挿入されたイオンが電気二重層を形成し、インターカレーション静電容量を与える。これまでの応募者の研究で、層間ナノ空間に共挿入された電解液の溶媒分子が外部電場を過剰遮蔽し、静電容量を大幅に増大することが明らかとなっていた。
2022年度においては、MXeneの電子状態・構造状態、表面官能基、電解液溶媒分子の性質、イオン種、濃度、などのインターカレーション静電容量を支配すると考えられる因子の膨大な数に及ぶ組み合わせに対して、2021年度に成功していた溶融塩を用いて表面官能基を完全に制御MXeneの電極特性を精密に解析した。その結果、通常の-F/-Cl/-O/-OHなどの複数の表面官能基を含むMXeneが優れた電極活性を示すのに対して、-Clのみ、-Brのみが表面官能基として修飾しているMXeneは全くイオンインターカレーション反応容量を示さないことが分かった。そのメカニズムは不明であるが、充電後にMXeneがアモルファス化していることが確認され、特定の官能基が電極活性を発現するために不可欠であることが分かった（K. Kawai, et al., 2D Mater. 2023, 10, 014012）。
また、MXeneのデータベースを構築するための準備として、JSON形式でLiFePO4の電極特性をデータベース化する方法論を模索し、ツリー型にすることで効率的なデータ可視化が可能となった。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
1: 当初の計画以上に進展している
理由
表面官能基を完全に制御したMXeneの電極特性を解明することに成功し、電気化学特性に関する膨大なデータを取得する基盤を確立した。以上のことから、当初の計画以上に進展していると判断した。
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| 今後の研究の推進方策 |
2022年度においては、2021年度に合成に成功した表面官能基を制御したMXeneについて、電気化学特性を実験的に検証した。2023年度においては、MXeneの電極特性に大きな影響を与える電解液の特性についてもデータ蓄積を進める。共同研究者（横浜国立大学・獨古）との協業により、電解液のイオン伝導度、輸率、電位窓に関するデータ蓄積を積極的に進め、JSON形式のデータベース化を行う。データベース化にあたっては、共同研究者（産業技術総合研究所・安藤）との協業により進める。
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