| 研究課題/領域番号 |
24K08574
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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36010:無機物質および無機材料化学関連
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| 研究機関 | 国立研究開発法人日本原子力研究開発機構 |
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研究代表者 |
小林 恵太 国立研究開発法人日本原子力研究開発機構, システム計算科学センター, 研究副主幹 (00468860)
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| 研究期間 (年度) |
2024-04-01 – 2028-03-31
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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 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2027年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2026年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2025年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2024年度: 2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円)
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| キーワード | 機械学習分子動力学法 / 第一原理計算 / アモルファス / 液相 / セメント水和物 / 機械学習 / 分子動力学 / 固液界面 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
セメント水和物の主成分である珪酸カルシウム水和物（C-S-H）は、セシウムイオンを含む各種イオンを吸着する特性を持つ。このイオン脱着現象は、コンクリートの長期耐久性に大きな影響を与えるだけでなく、放射性核種の安全な隔離・管理における人工バリア材料としてのセメントの利用にも関連し、極めて重要である。本研究では、C-S-Hに対する第一原理計算結果を学習した機械学習力場を開発し、C-S-Hの高精度シミュレーションを行う。開発された機械学習分子動力学計算により、C-S-Hの細孔内での水とイオンの輸送メカニズムの詳細な解明を目指す。
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| 研究実績の概要 |
セメント水和物の主成分である珪酸カルシウム水和物（C-S-H）は、セシウムイオンをはじめとする多様なイオンを吸着する特性を持つ。このイオンの脱着現象は、コンクリートの長期的な耐久性に影響を与えるのみならず、特に放射性核種の封じ込めを目的とした人工バリア材料としてのセメント利用にも密接に関連しており、材料科学および原子力工学の両分野において重要な課題であると言える。本研究では、C-S-Hに対する第一原理計算データを学習させた機械学習力場を開発し、原子レベルでの挙動を高精度にシミュレーションすることを目的としている。
今年度は特に、機械学習力場の効率的な構築手法の開発に重点的に取り組んだ。具体的には、Farthest Point Samplingとブートストラップ法を組み合わせることにより、効率よく第一原理計算データを生成・選択する手法を確立した。この新規手法を蛍石構造を有する物質に適用した結果、従来は数千から数万構造を要していた教師データを約1000構造にまで大幅に削減できることが明らかになった。また、このデータセットを用いて固体から液体相への相変化、さらには秩序－無秩序相転移までも正確に記述可能であることを確認した。さらに、局所秩序変数による詳細な解析により、蛍石構造の無秩序相は液相的な特性を強く持ち、液相－液相転移と類似した挙動を示すことも新たに明らかにした。これらの成果は日本原子力学会および分子シミュレーション討論会で発表し、現在は査読付き論文として投稿中である。
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| 現在までの達成度 |
現在までの達成度
2: おおむね順調に進展している
理由
今年度は、Farthest Point Samplingとブートストラップ法を組み合わせることで、機械学習力場作成のための第一原理計算による学習データを効率的に取得する方法を確立し、より複雑なシステムへの適用も可能となったことから、全体としておおむね順調に進展していると判断される。
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| 今後の研究の推進方策 |
今後は、本研究で開発した手法を水系などにも適用し、高精度な機械学習力場の構築を進めていく予定である。また、電荷やスピンなどの自由度を考慮した新たな機械学習手法を開発し、さらなる精度の向上を目指す。
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