| 研究課題/領域番号 |
19K15287
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| 研究機関 | 山形大学 |
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研究代表者 |
笠松 秀輔 山形大学, 理学部, 助教 (60639160)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | 第一原理計算 / 統計熱力学 / ニューラルネットワーク / イオン伝導体 / セラミックス / ジルコン酸バリウム |
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| 研究実績の概要 |
当研究室では、複合酸化物系のイオン配置不規則性の統計熱力学サンプリングを加速するための技術開発と実証を進めている。第一原理計算・機械学習・統計熱力学を連携させる技術であり、理想格子構造から、構造最適化後のエネルギーを予測するOn-latticeニューラルネットワークモデルを能動学習しながらサンプリングを進めていく。
本研究では、上述の技術をアクセプタードープしたBaZrO3系プロトン伝導性酸化物に適用し、プロトン伝導性発現の鍵となる水和（プロトン導入）反応の熱力学解析を進めた。Scドープ系において、水和の活性サイトは酸素空孔であることが分かっているが、隣接カチオン環境によって3種類の酸素空孔（Sc-Vo-Sc, Sc-Vo-Zr, Zr-Vo-Zr）が存在する。最適なドーピングスキームを提案するための1ステップとして、どの酸素空孔種の水和活性が高いかを、現実的なドーピング濃度である20-60%Sc系のスーパーセルモデルで調べた。その結果、 Zr-Vo-Zrはほとんど存在せず活性に関与しないこと、Sc-Vo-Zrから優先的に水和が進むが、最終的には存在比率の高いSc-Vo-Scに対する水和の寄与率が最も大きいことが分かった。
さらに、ドーパント種による水和活性や、プロトンの分布の差異についても計算を進めている。Yを用いた場合は、濃度に対してトラップサイトのポテンシャルが深くなっていく様子が見えており、高濃度ドープ時に拡散係数が低下する実験事実と整合する。高濃度ドープ時に拡散係数が低下しないScドーパントについての計算も進行中である。
プロトン伝導の様子を直接シミュレーションするための機械学習分子動力学計算も開始した。アクセプタードープBaZrO3において、安定的に分子動力学計算が実行できるポテンシャルの構築に成功した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
1: 当初の計画以上に進展している
理由
当初計画していなかった、ニューラルネットワークモデルの機械学習による熱力学サンプリングの大幅な加速を実現した。これによって、BaZrO3系プロトン伝導体のドーパント種・濃度・水和量ごとの計算が当初の予定よりも高速に、幅広い条件で実行することができている。当初予定していた水和量の予測やドーパント種への依存性の理解も想定以上にスムーズに進んでいる。さらに、当初予定していなかった機械学習分子動力学計算による解析も目途が立ってきた。
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| 今後の研究の推進方策 |
BaZrO3系プロトン伝導体のドーパント種・濃度・水和量ごとのドーパント、およびプロトン配置の熱力学サンプリング計算および分子動力学計算を進める。これによって、ナノスケールの局所ドーパント配置がプロセス条件によってどのような変調を受けて、その結果としてプロトンキャリアの伝導挙動がどのように変わっていくか調べる。さらに、グランドカノニカル計算を実装し、現実的な熱力学条件におけるプロトン、ホール、電子などのキャリア濃度予測の高スループット化を目指す。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
新型コロナウイルス蔓延のため、対面での学会やディスカッション、謝金を伴う講演依頼などを行うことができなかったため、計画どおりの執行が難しくなった。状況が落ち着きつつあるようなので、次年度の旅費などに充当し、研究交流を加速する。
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