Development of novel functional concrete materials using materials informatics

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本研究課題は、新しい機能を付与したコンクリート材料について、近年発展が目覚ましいマテリアルズ・インフォマティクス（MI）を活用することを提案し、材料開発に生かすための手法について検討するものである。2022年度までの研究実績としては、MIの根幹となる機械学習に必要な基礎データベースの構築ため、既往文献ならびにこれまで自ら実施した実験パラメータと結果の整理を行うとともに、特に低炭素型コンクリートを対象とした調合設計に取り組んだ。その結果、セメント量を96%削減した場合においても圧縮強度60 MPa程度を実現可能な、新しい低炭素型コンクリートの調合を得ることができた。これは、一般的なコンクリートと比較してCO2排出量を大きく削減できるのはもちろんのこと、セメントを使用しないことで近年注目を集めているジオポリマーコンクリートなどと比較しても、従来から用いられているコンクリート材料のみで作製可能な点に利点がある。ここでは、セメントに加えて高炉スラグ微粉末・フライアッシュ・シリカフュームの3種類の混和材料を結合材として用いており、これらのパラメータを網羅的に変化させて実験を繰り返すことは容易ではない。これらの使用量をパラメータとして力学特性のデータベースを構築して学習させることで、外挿的なパラメータを含めて複数の候補を抽出して候補となる調合を現実的な数（10種類程度）の種類として選定して実験を行った。ここで得た実験結果をデータベースに加えることで、さらなるモデルの高度化を目指す。