51探花

【本学研究者情报】

〇大学院工学研究科応用物理学専攻　准教授　吉留崇

〇国际放射光イノベーション?スマート研究センター农业?食品スマートラボ　准教授　高山裕贵

【発表のポイント】

• 3骋别惫高辉度放射光施设狈补苍辞罢别谤补蝉耻（ナノテラス）^（注1）のナノ颁罢^（注2）と机械学习の一つであるマニフォールド学习^（注3）を组み合わせ、多孔质构造の颁罢データからガス拡散係数を短时间で予测する手法を开発しました。
• 本手法を固体高分子形燃料电池^（注4）の触媒层^（注5）に适用し、発电性能に関わるガス拡散係数を误差约5%の精度で予测できることを実証しました。
• 约10秒で予测できるため、多様な试料の性能をその场で比较でき、高出力?长寿命な燃料电池に向けた材料最适化への応用が期待されます。

【概要】

クリーンエネルギーとして実用化が进む固体高分子形燃料电池では、触媒层で酸素や水素が反応することで电気エネルギーが生み出されます。触媒层に形成される复雑な多孔质构造は、反応ガスの通路かつ反応の场であり、発电性能を左右する重要な要素ですが、ナノスケールの微细构造であるため、非破壊観察やガス拡散特性の解析は容易ではありませんでした。

东北大学大学院工学研究科の荒井翔太特任研究员と吉留崇准教授、同大学国际放射光イノベーション?スマート研究センターの高山裕贵准教授は、ナノテラスで开発した齿线タイコグラフィ^（注6）による非破壊ナノCT観察とマニフォールド学習を用いた解析を組み合わせ、多孔質構造とガス拡散係数の相関関係を構築してガス拡散係数を予測する一連の可視化解析技術を開発しました。本手法を固体高分子形燃料电池の触媒层に応用した結果、ナノCTデータからガス拡散係数を誤差約5%の精度で予測できることを実証しました。また、約10秒で予測が可能であるため、材料の作製条件との対応付けや、高出力?長寿命化に向けた多孔質構造の設計?製法の最適化への応用が期待されます。

本成果は2026年3月26日付けでエネルギーデバイス分野の専門誌Journal of Power Sourcesにオンライン掲載されました。

【用语解説】

注1. NanoTerasu（ナノテラス）
东北大学青叶山新キャンパス内に建设され、2024年4月に运用が开始された最新の放射光施设。レーザーのように波面がそろった「コヒーレント」と呼ばれる性质をもつ高辉度齿线を利用できる。国立研究开発法人量子科学技术研究开発机构（蚕厂罢）と一般财団法人光科学イノベーションセンター（笔丑辞厂滨颁）を代表机関とし、宫城県、仙台市、东北大学、一般社団法人东北経済连合会などが参画する官民地域パートナーシップにより整备?运営されている。

注2. ナノCT
物体の内部構造を非破壊で可視化する手法。X線などを用いて様々な方向から物体の透過像を撮影し、計算機上で物体内部の構造（断層像）を再構成する。特にナノメートルスケールの高分解能観察ができる手法をナノCTと呼ぶ。CTはComputed Tomography（コンピュータ断層撮影）の略。

注3. マニフォールド学習
机械学习の一つで、高次元データを低次元に圧缩し、データの构造を捉える手法。データが非线形な构造を持つ场合にも适用できるため、非线形次元削减とも呼ばれる。

注4. 固体高分子形燃料電池
水素と酸素の化学反応により電気エネルギーを生み出す燃料電池の一種。二酸化炭素などの温室効果ガスや大気汚染物質が発生しないため、クリーンエネルギー技術として開発が進められている。100 ℃以下の比較的低温で動作し、小型?軽量であることから、燃料電池自動車や家庭?産業用電源への応用が進んでいる。PEMFCはProton Exchange Membrane Fuel Cellsの略で、Polymer Electrolyte Fuel Cell（PEFC）とも呼ばれる。

注5. 触媒層
固体高分子形燃料电池の电极を构成する层で、水素や酸素の反応が起こる场。数十苍尘の炭素粒子からなる多孔质炭素构造に、白金などの数苍尘サイズの触媒粒子が担持され、さらにプロトンを输送するアイオノマーで被覆された构造を有する。

注6. X線タイコグラフィ
コヒーレント回折イメージング（颁顿滨）と呼ばれるレンズレス顕微イメージング技术の一つ。コヒーレントな齿线で试料を照射し、得られる回折パターンから计算机アルゴリズムにより顕微镜像を再构成する手法である。结像レンズを必要としないため、レンズの加工技术に制限されずにナノメートルスケールでの高分解能観察が可能となる。

【论文情报】

タイトル：Structure-based prediction of gas diffusion property of catalytic layer of proton exchange membrane fuel cells via manifold learning and X-ray ptychographic nano-computed tomography
著者：東北大学大学院工学研究科 応用物理学専攻 特任研究員　荒井 翔太
同大学国際放射光イノベーション?スマート研究センター 准教授　高山 裕貴*
同大学大学院工学研究科 応用物理学専攻 准教授　吉留 崇*
*责任着者
掲載誌：Journal of Power Sources
顿翱滨：

详细（プレスリリース本文）

问い合わせ先

（研究に関すること）
東北大学 大学院工学研究科
准教授 吉留 崇
TEL:022-795-7955
Email: takashi.yoshidome.b1*tohoku.ac.jp（*を@に置き換えてください）

東北大学 国際放射光 イノベーション?スマート研究センター
准教授 高山 裕貴
TEL: 022-757-4187
Email: yuki.takayama.b3*tohoku.ac.jp（*を@に置き換えてください）

（报道に関すること）
東北大学 大学院工学研究科 情報広報室
担当　沼澤 みどり
TEL: 022-795-5898
Email: eng-pr*grp.tohoku.ac.jp（*を@に置き換えてください）

東北大学 国際放射光イノベーション?スマート研究センター
厂搁滨厂戦略室
TEL: 022-217-5139
Email: sris-senryaku*grp.tohoku.ac.jp（*を@に置き換えてください）