化学品の市場調査、研究開発の支援、マーケット情報の出版

 
* 本ウェビナーは開催済みです。再開催のご要望があれば、お知らせください。

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CMCリサーチウェビナー【ライブ配信】

       開催日時:2022年1月13日(木)13:30~16:30 
       受 講 料:44,000円(税込)  * 資料付
          *メルマガ登録者 39,600円(税込)
          *アカデミック価格 26,400円(税込)
         パンフレット

※ 本セミナーは、当日ビデオ会議ツール「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
 お申し込み前に、下記リンクから視聴環境をご確認ください。
   → https://zoom.us/test
 ★ アカデミック価格:学校教育法にて規定された国、地方公共団体および学校法人格を有する大学、大学院の教員、学生に限ります。
 ★【メルマガ会員特典】2名以上同時申込かつ申込者全員メルマガ会員登録をしていただいた場合、1名あたりの参加費がメルマガ会員価格の半額となります。
 ★ お申込み後のキャンセルは基本的にお受けしておりません。ご都合により出席できなくなった場合は代理の方がご出席ください。

講 師

 菅原 勇貴 氏  東京工業大学 科学技術創成研究院 化学生命科学研究所 助教

【講師経歴】
 2014年 東京工業大学大学院 総合理工学研究科 博士課程修了・博士(工学)
 2014年 Karlsruhe Institute of Technology 博士研究員
 2014年 公益財団法人 村田海外留学奨学会 第45期奨学生
 2016年 Martin-Luther University,Halle-Wittenberg 博士研究員
 2017年 東京工業大学 科学技術創成研究院 化学生命科学研究所 特任助教
 2018年  同 助教(現在に至る)

【所属学会】
 化学工学会、日本膜学会、電気化学会、高分子学会

【著 書】
 「マテリアルズ・インフォマティクスのためのデータ構築技術と材料開発へのアプローチ」、技術情報協会 (分担執筆)

【代表的な原著論文】
 ACS Applied Energy Materials,2,(2), 956–960, 2019;
 ACS Applied Energy Materials,4,(4), 3057–3066, 2021;
 ChemElectroChem, 2021,in press. DOI:10.1002/celc.202101235.10.1002/celc.202101235.

セミナーの趣旨

 水から水素を製造する水電解技術の高効率化のためには、反応を促進する高活性電極触媒の開発が必須である。近年、安価な卑金属から成る複合酸化物触媒に注目が集まっている。特に結晶構造の多様性に着目し、構造の観点から効率的に触媒開発を推進する研究が増加している。本セミナーでは、複合酸化物の結晶構造とその触媒作用のサイエンスに焦点を当て、高性能触媒の研究開発における材料設計の方法論を解説する。さらに計算化学とデータ科学に基づく水電解用複合酸化物触媒の研究手法を紹介する。

セミナー対象者

 ・ 水電解用卑金属酸化物触媒に関する最近の基礎学術研究の動向を知りたい方
 ・ 水電解触媒作用に対する結晶構造のサイエンスに興味のある方
 ・ これから第一原理計算や機械学習を始めようとしている実験屋の方

セミナーで得られる知識

 ・ 結晶構造に着目した水電解用電極触媒の高性能化の方法論
 ・ 水電解用電極触媒に関する最新の学術研究
 ・ 第一原理計算用ソフトVASPの初歩的な使い方
 ・ プログラミング言語としてPythonを用いた機械学習のやり方

プログラム

      ※ 適宜休憩が入ります。

1. 水電解の基礎
  
2.固体材料の結晶構造―卑金属酸化物触媒

 2-1. 結晶とは何か
 2-2. なぜ金属酸化物なのか
 2-3. 結晶の特徴―配位数・結合様式・各構造パラメータについて
 2-4. 電気化学触媒活性評価手法
  
3.カソード水素発生反応用複合酸化物触媒
 3-1. 反応メカニズムおよび触媒活性の指標
 3-2. 複合酸化物触媒開発の動向
  
4.アノード酸素発生反応用複合酸化物触媒
 4-1. 反応メカニズムおよび触媒活性の指標
 4-2. 複合酸化物触媒開発の動向
  
5.計算化学的手法を活用した水電解用触媒研究
 5-1. 金属酸化物の状態密度の計算
 5-2. 反応中間体の表面吸着エネルギーの計算
  
6.データ科学的手法を活用した水電解用触媒研究
 6-1. データ収集法および無機材料データベースの紹介
 6-2. 機械学習による触媒の構造因子解析
  
※ VASPによる固体材料表面のDFT計算およびPythonを用いた機械学習のデモンストレーションあり
  

  
  

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