機械学習力場を用いたセミクラスレートハイドレートのガス包蔵特性の分子論的解明

• 研究課題/領域番号: 24K07364
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分19020:熱工学関連
• 研究機関: 工学院大学
• 研究代表者: 平塚 将起 工学院大学, 工学部, 准教授 (90760827)
• 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: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円); 2026年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円); 2025年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円); 2024年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
• キーワード: クラスレート水和物 / 分子シミュレーション / 機械学習力場

研究開始時の研究の概要

セミクラスレートハイドレートは二酸化炭素やメタンなどのガス分子の貯蔵，蓄熱，冷凍サ イクルなど，様々な熱工学分野での応用が期待されている.しかし格子構造を形成するイオン分子や生成する結晶の種類により，ガス分子の包蔵性が大きく異なる．そのため，より利用に適した組み合わせの特定が極めて重要である．組み合わせの探索には計算を活用した網羅的な方法が有効だが，高 精度の計算に必要とされる第一原理計算は計算コス トが非常に大きく，大量の計算は困難である.そこで，本研究では第一原理熱力学計算と機械学習力場を併用してこの問題を解決し，セミクラ スレートハイドレートのガス包蔵特性やダイナミクスを明らかにする.