| 研究課題/領域番号 |
21H01686
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 研究機関 | 東京工業大学 |
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研究代表者 |
山口 猛央 東京工業大学, 科学技術創成研究院, 教授 (30272363)
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| 研究分担者 |
菅原 勇貴 東京工業大学, 科学技術創成研究院, 助教 (10814791)
奥山 浩人 東京工業大学, 科学技術創成研究院, 助教 (80961101)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| キーワード | 水処理膜 / ファウリング / 水晶振動子マイクロバランス法 / ドーパミン / 機械学習 |
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| 研究実績の概要 |
本研究では、市販多孔質膜の表面状態を簡便に制御する膜表面改質法と水晶振動子マイクロバランス測定による精密改質表面のスクリーニング、及びデータサイエンスを駆使した水質ごとの表面設計手法を組み合わせ、それぞれの水質でファウリングを抑制する最適な膜表面をテーラーメードに設計する手法を確立することを目的とする。ポリドーパミンを介した双性イオンポリマーの膜表面修飾では、ポリドーパミン層の安定性や脱離の課題が残っていた。今年度は、熱アニーリングを行うことでポリドーパミン層の安定性を向上することを目指した。この工程を行うことにより、より精緻な密度制御が可能になるだけでなく、ポリドーパミン層の剥離の課題が解決された。さらに溶媒種をさらに増やすことで、制御できる密度範囲を向上することに成功した。機械学習においては、まず文献を収集し、欠損値のない100以上のサンプル数からなるデータセットを作成した。さらに、線形および非線形回帰手法により予測モデルを構築し、学習されたモデルを用いて様々な水質条件下におけるタンパク質吸着量のブラシ密度・分子量依存性を予測した。その結果、ポリマー分子量よりも密度の影響を大きく受けることが示されるとともに、吸着が生じる特異的な領域が存在することが示唆された。また、吸着現象をさらに詳細に調査するため、QCM-D装置を用いてBSAおよびフミン酸溶液を用いて吸着性を測定した。機械学習の結果を基に、pH、イオン強度に特に焦点を当て、溶液条件やポリマー密度、長さを変更して系統的にファウリング挙動を調査し、機械学習への展開に向けたデータの収集を行った。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
本年度は、ブラシ表面を作製するための再現性の高い手法を確立できただけでなく、機械学習に関する結果が順調に得られたことから、当初の想定通り研究が遂行された。
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| 今後の研究の推進方策 |
本年度は、機械学習から特異的にタンパク吸着が生じると予測される領域に焦点を当て、QCM-D法で動的吸着挙動を観察する。さらに、蛍光タンパク質を用いて静的な吸着挙動に関しても分析する。これらの検討を基に、吸着現象を理解し、各水質条件においてファウリングを抑制するためのポリマーブラシ条件を検討する。さらに、本実験で得られた結果を再度データセットに組み込み、機械学習でさらに精度の高い予測を行う。実験・機械学習の相互フィードバックにより、最適なブラシ条件を抽出する。最終的に、本検討結果を基にしたアンチファウリング膜を作製し、防汚性能を評価する。表面接触角測定、静的ファウリング試験、デッドエンド式の動的ファウリング試験を通し、優れた材料性能を実証する。今年度後半では、得られた知見を学会や論文発表などを通してまとめ、本研究分野に成果を波及させ、貢献していく。
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