マテリアルズ・インフォマティクスを活用し新機能を付与したコンクリート材料開発

• 研究課題/領域番号: 21K18759
• 研究種目: 挑戦的研究(萌芽)
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 中区分23:建築学およびその関連分野
• 研究機関: 東北大学
• 研究代表者: 西脇 智哉 東北大学, 工学研究科, 准教授 (60400529)
• 研究期間 (年度): 2021-07-09 – 2024-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2022年度)
• 配分額: 5,330千円 (直接経費: 4,100千円、間接経費: 1,230千円); 2023年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円); 2022年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円); 2021年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
• キーワード: コンクリート / マテリアルズ・インフォマティクス / 高機能コンクリート / 低炭素型コンクリート / コンクリート3Dプリンタ / 自己修復コンクリート

研究開始時の研究の概要

新しい機能を付与したコンクリート材料について、近年発展が目覚ましいマテリアルズ・インフォマティクス（MI）を活用した材料開発手法についての検討を行う。超高強度高靭性繊維補強セメント系複合材料、自己修復コンクリート、コンクリート3Dプリンタの3項目に焦点を当て、これらの新しいコンクリート材料に求められる性能項目に必要な材料パラメータの特定を試みる。ここでは、自ら得る実験結果ではなく、これまでの実験データの蓄積や、論文公開情報である実験データを収集する。このデータセットから必要な性能に大きな影響を与えるパラメータを情報科学的なアプローチから発見し、新たなコンクリート材料としての調合設計を行う。

研究実績の概要

本研究課題は、新しい機能を付与したコンクリート材料について、近年発展が目覚ましいマテリアルズ・インフォマティクス（MI）を活用することを提案し、材料開発に生かすための手法について検討するものである。2022年度までの研究実績としては、MIの根幹となる機械学習に必要な基礎データベースの構築ため、既往文献ならびにこれまで自ら実施した実験パラメータと結果の整理を行うとともに、特に低炭素型コンクリートを対象とした調合設計に取り組んだ。その結果、セメント量を96%削減した場合においても圧縮強度60 MPa程度を実現可能な、新しい低炭素型コンクリートの調合を得ることができた。これは、一般的なコンクリートと比較してCO2排出量を大きく削減できるのはもちろんのこと、セメントを使用しないことで近年注目を集めているジオポリマーコンクリートなどと比較しても、従来から用いられているコンクリート材料のみで作製可能な点に利点がある。ここでは、セメントに加えて高炉スラグ微粉末・フライアッシュ・シリカフュームの3種類の混和材料を結合材として用いており、これらのパラメータを網羅的に変化させて実験を繰り返すことは容易ではない。これらの使用量をパラメータとして力学特性のデータベースを構築して学習させることで、外挿的なパラメータを含めて複数の候補を抽出して候補となる調合を現実的な数（10種類程度）の種類として選定して実験を行った。ここで得た実験結果をデータベースに加えることで、さらなるモデルの高度化を目指す。

現在までの達成度 (区分)

2: おおむね順調に進展している

理由

2022年度の本研究課題に関する検討項目は、近年の極めて大きな注目を集めており、そのため最近のデータ収集が比較的容易と考えられる低炭素型コンクリートを主な対象として検討を行った。文献調査とこれまでの実験データの整理を通じて基礎的なデータベースの構築を行って、使用材料となるセメントおよび混和材である高炉スラグ微粉末・フライアッシュ・シリカフュームの3種類をインプットデータとして調合設計について検討を行った。アウトプットデータとして、最も基本的な指標となる圧縮強度と、低炭素型コンクリートとして要求される材料由来のCO2排出量を選択し、インプットデータとの関係を確認した。2021年度に基本的なモデルとして準備した機械学習プログラムを用いて検討を行ったところ、検討の範囲内で最も適切と考えられるセメント量を96%削減しつつ、圧縮強度60 MPa程度を実現できる調合を含めた複数の調合が得られた。また、これらの調合を現実的な実験の量として実施して整合性を確認することができた。

今後の研究の推進方策

2023年度については、2022年度までの検討を継続することを基本とし、主に低炭素型コンクリートに関してデータベースの構築・拡充と、このデータベースを用いて機械学習を行うためのプログラムの開発・改良に取り組む。データベースの構築については、ここまでと同様に出版された論文などアクセス可能な文献などからのデータ取得と、2022年度の実験結果を含めた研究室内で蓄積している実験データを整理して使用可能な格納項目としての整備を継続する。プログラム開発については、現在調査を進めているMI先行分野でのプログラムなどを参照しながら、コンクリート材料に適用可能な形に調整することで開発を進める。
コンクリート材料分野では、MI検討で広く用いられるコンビナトリアル実験のような大量のデータを一括で収集することは極めて難しい。2022年度の検討で行ったように、候補となる調合をMI検討から複数抽出して、その実験データを蓄積しつつ文献に開示される実験結果を調査してデータセットを拡充していく。低炭素型コンクリートについては、近年膨大な数の論文が出版されており、このようなデータを取得するために適した対象である。適切な実験検討を並行して行うことで、MIによる調合設計案の有効性を確認する。