東京大学 先端科学技術研究センター
高機能材料分野 醍醐研究室
東京大学大学院工学系研究科
マテリアル工学専攻
環境システム講座
http://park.itc.u-tokyo.ac.jp/daigo/
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研究室の構成 醍醐 市朗 准教授 Pasan Dunuwila 特任研究員 博士学生 鈴木太一 Han Gao Wenjing Gong Jiming Hu* 修士学生 谷合 匠 益子 拓 留永雄星 学部生 八巻悠太 余西泰知 技術補佐員 山田明子 緒方陽子 * 北京理工大学との共同指導 |
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研究テーマとその内容
2050年の脱炭素の達成を含め、社会的急務となっている持続可能な社会への移行に際して、材料を使わず達成することは難しいと考えられます。一方、現在の材料の生産、使用、廃棄に際しては、有限な天然資源を採掘し、化石燃料を用いて生産し、使用済み素材の一部は散逸するなど、持続可能な材料の使い方になっていません。本研究室では、持続可能な資源・エネルギー利用を目指した物質ストック・フローモデルを構築しています。具体的には、モデルに必要な物質のストック・フローの動態の解明、最適化に必要な持続可能性指標の開発、材料高機能化の定量評価手法の構築、材料リサイクルの評価方法の確立、材料リサイクルにおける不純物コンタミの実態の解明などを研究しています。そのために、現象の数理モデル化によるシミュレーション、新たな解析手法の開発、世の中に存在しないデータを収集するための試験やフィールド調査、種々のアプローチを合わせて用いることで実施しています。
物質のストック・フローの動態の解明
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現象の数理モデル化によるシミュレーション 左の例では、鉄鋼材が使われている製品が使用済みとなってから鉄スクラップとして消費されリサイクルされるまでの鉄鋼材フローを、使用済みとして発生する量は製品寿命関数を用いたモデルにより、その後の解体・分離プロセスの実際のフロー量を説明するためにhibernating stockの要素を追加するなど、実態を説明するモデルを構築しています。 |
材料リサイクルにおける不純物元素の濃化に関する実態の解明
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世の中に存在しないデータを収集するための試験やフィールド調査 左の例では、鉄鋼材中の不純物濃度の現状について世界のどこにもデータがないため、様々な国でサンプリング調査をするとともに、サンプル中の不純物濃度を分析することで、データを収集しています。 また、1つ下の機械学習を用いた研究のためにも、教師データを収集する必要があります。このデータ収集も現場でのフィールド調査によって準備しています。 |
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世の中に存在しないデータを収集するためにディープラーニングを使って実態をモニタリング 左の例では、鉄スクラップ中の不純物の混入源について定量的な情報がないため、いくつかの事業者協力のもと、実際に流通する鉄スクラップを常時観測し、得られた画像をディープラーニングによる画像解析プログラムを開発することで、データを構築しています。 |
場所
先端研４号館223号室