電子とイオンを高速輸送・貯蔵する高分子固体の創製

创造高速传输和存储电子和离子的聚合物固体

基本信息

  • 批准号:
    18H05983
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 1.91万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Research Activity Start-up
  • 财政年份:
    2018
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2018-08-24 至 2020-03-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

本研究は、固体条件で電子・イオンを輸送・貯蔵可能な高分子の新規開拓と、その電気化学特性の解明を目的とする。当初の研究計画に従い、主鎖・側鎖に脂肪族エーテル、酸化還元席として2,2,6,6-テトラメチルピペリジン 1-オキシル(TEMPO)やビオロゲンを導入した酸化還元活性ポリマーを精密合成した。一連のポリマーは高分子固体条件においても迅速かつ高速に酸化還元可能であり、電子・イオン双方の輸送能を有することを明らかにした。電子伝導性の更なる向上のため、単層カーボンナノチューブとのナノ複合体も作成した。電極の大規模・均質成膜が成果集積のボトルネックと判断し、研究計画を前倒しして全自動の塗工装置を導入した。成膜した電極は新規に合成したポリイミダゾリウム系電解質フィルムと積層することで全固体有機二次電池として動作実証・評価した。"ソフト"な性質を有するポリマー電極の伸縮耐性にも着眼し、完全にストレッチャブルな部材からなる二次電池も世界で初めて報告した。試作電池の総厚はわずか1μm程度と極めて薄く、皮膚に直接密着して貼り付け可能なバイオセンサ等、全く新しい用途での電池利用が期待出来る。ナノ繊維としての超分子ネットワークを形成する酸化還元活性分子も新規に合成し、超分子ゲルからなる全有機二次電池も試作、その電気化学過程を明らかにした。高分子固体の伝導度を高精度で予測するための方法論として、機械学習モデルの利用も新規に検討した。実験情報を精確に記述可能なデータベース・モデルの適用により、低分子添加剤等を含む複雑な混合状態においても、その伝導度を高精度で予測可能なことを明らかにした。一連の成果はアメリカ化学会等の学術誌や国内外の学会での口頭発表にて報告した。
The purpose of this study is to explore new ways to transport and store electrons in solid state and to elucidate their electrochemical properties. In the initial research project, the main lock and the side lock are aliphatic, acidic and reductive, and the 2, 2, 6, 6-chain chain A series of polymer solid conditions quickly change the acidity of the original, electronic and both transport energy. The electronic conductivity is changed upward, and the single layer structure is formed. The large-scale homogeneous film formation of electrodes has been carried out in a full-automatic coating device. Film forming electrode is a new method for evaluating the operation of an all-solid organic secondary battery. The first report of the world on the expansion resistance of secondary batteries The thickness of the test battery is about 1μm, the thickness is thin, the skin is directly adhered to the surface, and the battery can be used in all new applications. A new method for the synthesis of all organic secondary batteries and electrochemical processes is proposed. Methods for High Accuracy Prediction of Conductivity of Polymer Solids and New Methods for Mechanical Learning The information can be accurately described, the application of low molecular weight additives, etc. can be predicted with high accuracy, including the mixed state, the conductivity, etc. A series of achievements have been reported in academic journals of chemical societies and oral reports of societies at home and abroad.

项目成果

期刊论文数量(7)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
n-Type Redox-active Benzoylpyridinium-substituted Supramolecular Gel for an Organogel-based Rechargeable Device
  • DOI:
    10.1246/cl.190085
  • 发表时间:
    2019-03
  • 期刊:
  • 影响因子:
    1.6
  • 作者:
    Kan Hatakeyama‐Sato;Rieka Ichinoi;Yoshito Sasada;Y. Sasaki;K. Oyaizu;H. Nishide
  • 通讯作者:
    Kan Hatakeyama‐Sato;Rieka Ichinoi;Yoshito Sasada;Y. Sasaki;K. Oyaizu;H. Nishide
Synthesis of Lithium-ion Conducting Polymers Designed by Machine Learning-based Prediction and Screening
  • DOI:
    10.1246/cl.180847
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
  • 影响因子:
    1.6
  • 作者:
    Kan Hatakeyama‐Sato;Toshiki Tezuka;Y. Nishikitani;H. Nishide;K. Oyaizu
  • 通讯作者:
    Kan Hatakeyama‐Sato;Toshiki Tezuka;Y. Nishikitani;H. Nishide;K. Oyaizu
TEMPO置換ポリマーを用いたストレッチャブル・全固体有機二次電池
使用TEMPO取代聚合物的可拉伸全固态有机二次电池
  • DOI:
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    畠山歓;西出宏之;小柳津研一
  • 通讯作者:
    小柳津研一
Hydrophilic Organic Redox-Active Polymer Nanoparticles for Higher Energy Density Flow Batteries
  • DOI:
    10.1021/acsapm.8b00074
  • 发表时间:
    2019-02-01
  • 期刊:
  • 影响因子:
    5
  • 作者:
    Hatakeyama-Sato, Kan;Nagano, Takashi;Oyaizu, Kenichi
  • 通讯作者:
    Oyaizu, Kenichi
Facile charge transport in a radical polymer/SWNT hybrid providing a high current density over 1 A/cm2
自由基聚合物/SWNT 混合物中易于电荷传输,提供超过 1 A/cm2 的高电流密度
  • DOI:
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Kan Hatakeyama-Sato;Hisato Wakamatsu;Hiroyuki Nishide;and Kenichi Oyaizu
  • 通讯作者:
    and Kenichi Oyaizu
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畠山 歓其他文献

量子回路学習を用いた有機分子の実測物性の予測検討
使用量子电路学习对有机分子测量的物理性质进行预测研究
  • DOI:
  • 发表时间:
    2023
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    畠山 歓;小柳津 研一
  • 通讯作者:
    小柳津 研一
量子アニーリングと機械学習に基づく機能性高分子の探索システム
基于量子退火和机器学习的功能聚合物搜索系统
  • DOI:
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    畠山 歓;梅木 桃花;小柳津 研一
  • 通讯作者:
    小柳津 研一
教師無し機械学習と 量子アニーリング技術を用いた分子設計システム
使用无监督机器学习和量子退火技术的分子设计系统
  • DOI:
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    畠山 歓;梅木 桃花;足立 裕樹;柏川 貴弘;木村 浩一;小柳津 研一
  • 通讯作者:
    小柳津 研一
Diamond Electrodes Fundamentals and Applications
金刚石电极基础知识和应用
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    吉尾正史;ウー チェ ハオ;曹 思雨;リュウ チェンヤン;嘉部量太;畠山 歓;Yasuaki Einaga
  • 通讯作者:
    Yasuaki Einaga
実験データ駆動型の情報科学による有機イオン伝導体の物性予測
使用实验数据驱动的信息科学预测有机离子导体的物理性质
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    黒龍新之亮;濵本楽,大石昌嗣,井口史匡;畠山 歓
  • 通讯作者:
    畠山 歓

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