実験化学,計算機化学,データサイエンスの融合による設計的ゼオライト合成Designed Synthesis of Zeolite by the Integrated Experimental Chemistry, Computational Chemistry and Data Science Approach
東京大学大学院工学系研究科化学システム工学専攻Department of Chemical System Engineering, The University of Tokyo
東京大学大学院工学系研究科化学システム工学専攻Department of Chemical System Engineering, The University of Tokyo
あらゆる候補を計算機でスクリーニングして,与えられた課題に最適なものを予測した上で,それを合成する—ゼオライトの設計的な合成(Designed Synthesis)とはこのようなものと考える。現実はこれとは程遠く,実験による試行錯誤的な探索と最適化が進められている。このような現状を打破するために,我々は結晶構造,化学組成,原子位置に注目し,計算機化学とデータサイエンスを用いたゼオライトの設計的合成を目指して検討を進めてきた。その結果,結晶構造と化学組成との間の依存性の解明や,Al原子位置制御といったゼオライト合成における長年の課題の解決に貢献した。このような計算機支援による設計的合成は今後一層重要性を増すと思われる。
An ideal scheme for the designed synthesis of zeolites should start from a computational screening of all possible candidate materials towards a given application and end with synthesizing the predicted material. Unfortunately, current exploration and optimization of zeolites heavily rely on the laborious trial-and-error approach. To break through this situation, we have applied computational chemistry and data science to assist designed synthesis of zeolites with the focus on three structural descriptors of zeolites: crystal structures, chemical compositions, and atomic configurations. The results have contributed long-standing questions such as why a crystal structure is realized with a particular composition and how to control the location of Al. This computer-aided approach will be an important approach for materials design.
キーワード:Al原子位置;マテリアルズ・インフォマティクス;NMR;計算機化学
Key words: Al location; materials informatics; NMR; computational chemistry
© 2019 一般社団法人日本ゼオライト学会© 2019 Japan Zeolite Association
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