Dynamics of polymer materials affected by adsorbed molecules from gas phase

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本研究では、高分子材料が気相から揮発性溶剤蒸気分子を取り込む過程とともに、その影響による高分子の構造及び物性の変化を明らかにすることを目的としている。本年度においては、気相中の溶剤蒸気が高分子材料中に吸収・拡散する様子を直接観察するための中性子反射率法のデータ処理技術に関する開発を前年度より継続して進めた。ディープラーニングによって中性子反射率のデータに特徴的な統計ノイズのパターンを学習することで、実際の測定データからノイズ成分のみを正確に推定して除去することで、試料の構造情報を反映した真の信号のみを抽出することを試みた。畳み込みニューラルネットワークを用いることで、上述のような信号処理に成功し、これまでの1／10の測定時間で得られた中性子反射率データを、精度を劣化させることなくフィッティング解析することが可能となった。これにより、分子運動性を評価するための時間分解中性子反射率測定の時間分解能を1オーダー向上することが可能となり、秒の時間スケールで生じる拡散運動も評価することができるようになった。これを用いて、これまでにポリメチルメタクリレート系高分子を試料として進めてきた研究を、架橋系高分子についても展開した。様々な溶媒について密閉セル内での飽和蒸気圧条件において、高分子膜への気相からの溶媒分子の吸収と拡散、さらにそれに伴う高分子膜の構造変化について中性子反射率による評価を行った。