| 研究課題/領域番号 |
19K05372
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| 研究機関 | 滋賀大学 |
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研究代表者 |
高柳 昌芳 滋賀大学, データサイエンス教育研究センター, 准教授 (70597575)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | 分子動力学計算 / 密度汎関数理論計算 / Red Moon法 / ポリメタクリル酸メチル / 立体規則性 / 有機金属錯体 / 機械学習 |
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| 研究実績の概要 |
重合反応により生成される高分子のミクロ物性は、実用上重要なマクロ物性を制御する上で極めて重要である。本研究では、ミクロ物性の定量的予測を実現することを目的とする、高分子重合過程シミュレーション手法の開発を推進している。
最初の解析対象として、メタクリル酸メチル（MMA）単量体のラジカル重合により合成されるポリメタクリル酸メチル（PMMA）の立体規則性（タクティシティ）の指標となるメソ比の定量的再現およびその決定機構の解明を行っている。合成途上のPMMAラジカル末端面のどちら側からMMAが接近して反応するのかに依存して、新たなPMMAユニットのメソ体・ラセモ体が決定される。このラジカル重合過程で生じるメソ比を定量的に算出するために、MMA二量体ラジカルにMMA単量体が接近、反応するモデル系を構築し、多数の遷移状態（TS）構造の活性化エネルギーを密度汎関数理論（DFT）計算により算出した。その結果、低い活性化エネルギーを与えるTS構造はラセモ体を与えるものであった。全TS構造が均一な確率で出現すると仮定した上で、ボルツマン因子からメソ比を予測した結果、実験測定に近いメソ比を得ることに成功した。さらに、Red Moon法に基づく重合反応シミュレーションを実行することで、さらに実験値に近いメソ比を得ることに成功した。Red Moon法では、分子動力学（MD）シミュレーションによりPMMAラジカルおよびMMA分子の熱揺らぎダイナミクスをシミュレートし、反応点が接近した配座が出現した場合に、確率的に化学反応（ここではラジカル成長反応）を進行させることで、ラジカル末端に次々とMMAが反応するラジカル成長反応を再現するものである。
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| 現在までの達成度 (区分) |
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
PMMAラジカル重合反応過程を原子レベルからシミュレートすることで、ミクロ物性の１つである立体規則性（タクティシティ）を定量的に再現できる手法の開発を行った。ラジカル反応のモデル系に対し、複数箇所の二面角回転の組み合わせにより生成される576個のTS構造をグリッドサーチ的アプローチにより生成し、これら全構造に対してDFT計算を実行して活性化エネルギーを算出した。この多数TS構造の活性化エネルギーをRed Moon法において反応選択時の重みパラメータとして利用する。以上の手続きにより、バルク相ラジカル重合反応により合成されるPMMAのメソ比およびその重合温度依存性を定量的に再現することに成功した。以上の成果を英文査読付き論文原稿として作成し、論文投稿を行った。
本プロジェクト予算によりGPU搭載ワークステーションの購入および量子化学計算プログラムのライセンス導入を行い、シミュレーション実行環境の整備を行った。
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| 今後の研究の推進方策 |
引き続き高分子ミクロ物性の定量的予測を実現するシミュレーション技法の開発を推進する。バルク相ラジカル重合により合成されるPMMAの立体規則性に対する解析成果を土台として、異なるターゲットへと解析対象を拡大し、本開発手法の汎用性を拡張する。具体的な解析対象としては、バルク相ラジカル重合により合成されるポリスチレンの立体規則性や、有機金属錯体のナノ細孔環境下において合成されるPMMAの立体規則性などが想定される。
以上の拡張を進める上で、計算対象系が大規模化することが想定される。これへの対応として、これまでCPUにより実行していたMD計算部分を高速なGPUで実行できるように、重合反応シミュレータの改訂を進める必要がある。また、PMMAの場合は二面角回転により多数TS構造の生成をグリッドサーチ的に容易に行うことができたが、他の高分子系では二面角回転により生じる立体障害のために、このようなグリッドサーチ的アプローチが難しい可能性がある。これら技術的課題の解決を機械学習手法の導入も含めて推進する。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
物品費により購入したソフトウェアライセンスを含むワークステーションの価格が、相見積もりの結果当初想定よりも低価格で導入することに成功し、加えて年度末にかけて予定していた出張の多くが新興感染症の蔓延を受けて取りやめとなったため。
次年度以降についても、引き続き新興感染症の影響による学会取りやめ多発が生じ旅費の執行が減ることが見込まれるため、追加の計算機サーバおよび可視化用パーソナルコンピュータなどの購入により、研究活動の加速を実現する。
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