| 研究課題/領域番号 |
20K15034
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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小区分26020:無機材料および物性関連
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| 研究機関 | 大阪大学 (2021-2022)
一般財団法人ファインセラミックスセンター (2020) |
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研究代表者 |
藤井 進 大阪大学, 大学院工学研究科, 助教 (90826033)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | 無機材料 / セラミックス / 結晶粒界 / 熱伝導 / フォノン / 熱電変換材料 / 計算科学 / 機械学習 |
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| 研究成果の概要 |
無機材料の多くは多結晶体であり、結晶粒間に形成される粒界は材料特性に多大な影響を与える。そこで本研究では粒界原子構造と熱伝導度の因果関係の解明を目指した。系統的な粒界計算により、イオン結合性のMgOやSrTiO3では粒界近傍の空隙が、共有結合性Siでは結合角の乱れが熱伝導の支配因子と判明した。また、機械学習を用いて、MgO粒界構造から高精度に熱伝導度を予測するモデルを構築した。その結果、わずかな構造歪みが著しく熱伝導度を低下させることが判明し、熱電変換材料や遮熱コーティングの性能向上に寄与する材料設計指針が得られた。
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| 自由記述の分野 |
無機材料科学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
粒界は材料中に普遍的に存在し、様々な材料特性に影響を与える。例えば、粒界は熱伝導度を低下させる作用を持つ。熱伝導度は遮熱性が必要な熱電変換材料（熱を直接電気に変換可能な材料）やタービンエンジン等の遮熱コーティング、放熱性が必要なPC等の電子デバイスなど、熱に関連する機能性材料において極めて重要である。本研究では、材料中の粒界がどのように熱伝導に影響を与えるかを、計算科学と機械学習により初めて定量的に解明した。この知見を活かせば、将来的により高性能な熱機能性材料の作製が可能となる。
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