I²CNER研究シーズ

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ペロブスカイト酸化物、プロトン伝導体、e⁻/O²⁻/H⁺トリプル伝導体、機械学習、固体酸化物形燃料電池(SOFCs)、プロトン伝導性セラミックス燃料電池(PCFCs)

兵頭 潤次

准教授

研究概要

プロトン伝導性酸化物およびイオン‐電子混合伝導性酸化物の開発

燃料電池、水蒸気電解、膜型反応器に適用できる新規高速プロトン(H+)伝導性電解質材料やトリプルキャリア(e, O2-, H+)伝導性電極触媒材料を開発

データサイエンス駆動型材料開発

実験データと機械学習を活用した効率的材料探索の実施

固体酸化物形燃料電池(SOFC & PCFC)の開発

新電解質・電極材料の電気化学デバイス適用と燃料電池セル構成、作製プロセス最適化

技術

精密材料・デバイス合成

点欠陥を精密に制御した高品質な金属酸化物を合成する。難焼結性材料として知られるアクセプター置換BaZrO3の高密度試料合成、 レーザーアブレーション法によるエピタキシャル薄膜の作製、カチオン、アニオン欠陥濃度を精密制御した光触媒、アノード支持型固体酸化物セルを合成する。

精密材料物性評価

合成した材料の物性評価を精密評価する。リートベルト法による結晶構造評価、電気化学特性、熱重量分析法による点欠陥濃度計測、熱力学パラメータ計測、同位体交換法によるイオン拡散係数計測、イオン散乱分光法および光電子分光法などを駆使し、バルク・表面物性ともに評価する。

LEIS
機械学習に用いる記述子エンジニアリング

機械学習の予測精度向上する記述子を、材料科学の知見に基づき提案する。仮想材料におけるバルク物性の予測に必要な記述子を、結晶構造や電子構造、物性支配因子を考慮して構築、提案する。