消毒副生成物の化学情報学の体系化

• 研究課題/領域番号: 24K01013
• 研究種目: 基盤研究(B)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分22060:土木環境システム関連
• 研究機関: 京都大学
• 研究代表者: 越後 信哉 京都大学, 地球環境学堂, 教授 (70359777)
• 研究分担者: 多田 悠人 京都大学, 地球環境学堂, 助教 (70943611)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2027-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 18,070千円 (直接経費: 13,900千円、間接経費: 4,170千円); 2026年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円); 2025年度: 5,720千円 (直接経費: 4,400千円、間接経費: 1,320千円); 2024年度: 10,790千円 (直接経費: 8,300千円、間接経費: 2,490千円)
• キーワード: 消毒副生成物 / 機械学習 / 多段反応 / 予測モデル

研究開始時の研究の概要

水中の溶存有機物の構成要素のうち，塩素処理における消毒副生成物として重要な化学構造を判定する方法を，実験手法のハイスループット化と機械学習モデルへの反応論情報の付加を組み合わせて確立する。2024年度は，対象とする物質群を定義するとともに，消毒副生成物生成能試験のハイスループット化を行う。2025年度は，この新しい生成能評価系を駆使して，世界最大規模の消毒副生成物生成能データベースを構築するとともに，反応論情報を機械学習モデルに組み込む手法を確立する。2026年度は，確立したモデル化手法を構築したデータベースに適用し，ある化学構造が消毒副生成物前駆体として重要な化学構造か判定する方法を示す。