Development of simulation method about swelling soft structure by intercalation

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前年度は粉体どうしを混ぜ合わせることによって進行する固相吸着に関するシミュレーション法を開発した．今年度は有機粘土が一般的に用いられる液相吸着反応について，材料としての最適化およびシミュレーション法の開発を目的とした．吸着量は有機粘土・吸着質の種類によって大きく異なり，混ぜてみないと分からないというのが現状である．この問題を機械学習を用いて解決できないか検討した．具体的には，液相吸着に関する実験データを論文から収集し，学習モデルを構築した．その結果，テストデータを入力したときの吸着量は実験値をよく再現し，実験せずとも吸着量が予想することに成功した．また，これまではわからなかったホストである粘土・修飾材である有機カチオン・吸着質がそれぞれ吸着量に対してどの程度影響を及ぼすのかを，平衡濃度ごとに定量的に明らかにした．液相吸着シミュレーションの開発については，含水率の推定および含水構造の決定を中心に検討した．熱重量分析（TG）の実験データから含水率を見積もることで，含水有機粘土のモデリングを行い，疎水的と考えられている層間に水がインターカレートされることでカチオンの配座・配向がどのように変わるかを明らかにした．次に，吸着等温線データから吸着量を算出することで，液相における吸着構造のモデリングをおこなった．その結果，吸着質をベンゼンとしたときの吸着量のカチオン種依存性は有機粘土の表面構造の違いによって説明できることを明らかにした．