• 特集
  • 番組
  • トピックス
  • 学び
プレミアムを無料で体験

触媒は、日本のエネルギー安全保障の鍵を握る

NewsPicks編集部
103
Picks
このまま本文を読む
本文を読む

コメント


のアイコン

注目のコメント

  • 株式会社クラシコム

    数十年後の世の中全体のデザインの話から、ジメチルエーテルという、とある分子の話まで、スケールがものすごく躍動する回でした。

    固体イオニクスというフレーズは、実は僕も初めて聞いたので、おじさんと幼稚園児の例えはありがたかった。

    サンプル瓶に書いてある番号の話をされてますが、往々にして、これは1人の学生さんがした実験の通し番号なので、この担当の学生さんは少なくも通算で228種類の触媒を作る実験をして、作った触媒の性質を調べたんでしょうね。世間的にはこの数字が多いと思われるのか少ないと思われるのかよくわかりませんが。

    ところで、けっこう「化学の研究開発って何やってるか全然分かんない」と言われることが多いです。でも、世の中の「問題解決」をしている人達と基本的にはおんなじことをしていると考えています。
    解くべき問題を定めて、こうやったら解けるかな?と、仮説を立てて、検証して、結果をフィードバックして、どんどん問題解決に近づいていく。

    触媒化学の場合は、大きくわけて、次の2つの目的でやっていると思います。
    ①A+B→Pの反応の、「効率」を、あげる。
    低温でできるようになる、とかはこれですね。
    ②Pしかできなかったところを、Qも作れるようになる。「ゴミからDMEが作れます」と言っているのはこれ。

    具体的にどうやんの?というと、これは大きく3つで、
    ①関根先生が固体をヒトに例えたように、分子の性質を理解して化合物の気持ちになって、「ここの構造を変えると?」と仮説を立てる
    ②触媒の場合は、配合と表面の構造がキモなので、とりあえず、配合と作り方を変えまくって、試しまくる。①の仮説を立てるために、まずはこの②からやることも多いです。
    ③セレンディピティ。もしくは、神が降りる。これはよく知らん。

    研究者個々人の経験と、知識によって、同じ問題を見たときに、微妙に問題の見え方が違って、仮説の立て方も違うので、いろんな研究が出てきます。仮説の立て方が光っていると尖った成果が出るはず。化学屋の皆さんが「は?触媒反応に電圧かけるの?」とコメントされているように、ああいうのは光った仮説ですね。普通の人が思いつかないから。

    あとは、そもそも問題の設定の仕方がうまい人もいますね。

    皆さんの仕事と、だいたい一緒ですよね。


  • 株式会社オクト ソリューション営業部 マネージャー

    窒素と水素をアンモニアに変えるコトについては、
    自然では細菌と植物で常温でできてること(窒素固定という言い方します)を、工業的には高圧高温でエネルギーぶっこんで行っていますので、コレを楽にやるコトだけで触媒としての価値があります。

    最後のDMEは液体として扱ったり、ガスとして扱ったり、扱い易いという印象があり、燃料としてもソコソコ魅力があるはずだけど、燃料以外の使い方もあるってコトでしょうか


    触媒の配合は無限の組み合わせがあるので、ものすごい数の試行を走らせてるんだと思われる。が、分析速度が開発のボトルネックになるのかなぁ。


    追:takaoさんのどうやんの?①②③が的確すぎてぐうの音も出ない
    成功は大抵、仮説の外から(偶然)やって来ますが、圧倒的な試行の先にあると思ってます


  • 東京農工大学 電池開発

    触媒すごい!

    ただ触媒はどうしても、実験しまくって、
    うまく行くかは博打といった要素が大きいと聞いています。

    効率よく、新しい触媒を作れるようになれば、
    普通にで世界が変わると思います。

    例えば、植物農業に必須な肥料の、
    アンモニア合成は未だにハーバーボッシュ法という、
    高校の教科書に乗ってる技術で行われており、
    莫大なエネルギーが必要になります。
    これは世界のエネルギー消費の1%を占めている。

    新触媒を何とかスマートに作れないか、

    反応を計算機シミュレーションして、
    触媒を設計できるのでは?と思っても、
    反応は正確に理解するのがめちゃ難しい。
    特に電場印加時など、特殊な条件はより難しい。

    皆さんご存知の「水の電気分解」も、
    実は未だに反応メカニズムはわかっていないのです。
    (特に酸素発生側)

    ここで注目されるのが、
    マテリアルズインフォマティクス と コンビナトリアル合成 です。

    前者は材料組成などの情報と、性能を、結果データから統計的に解析し、新材料を提案する。
    いわゆる、ビックデータとAI解析の流れです。
    なんでかわからないけど、アルミの量を増やしたら、性能が良くなるっぽいぞ、みたいなのを見つけます。

    後者のコンビナトリアル合成は、
    逆に、大量の実験を全自動で行い、材料のデータライブラリを作る取り組みです。https://www.chem-station.com/yukitopics/topics20.htm

    これらは必ず、材料開発の主役になってくると思いますし、
    そうなると設備投資のマスゲームになるので、
    そのうち日本とかは、材料作らずに、材料解析に注力したらいいかもしれないです。

    シミュレーションに関しても、
    量子コンピューティングが解決するかもしれないですが。


アプリをダウンロード

NewsPicks について

SNSアカウント


関連サービス


法人・団体向けサービス


その他


© Uzabase, Inc

マイニュースに代わり
フォローを今後利用しますか