産業技術総合研究所（産総研）

　産業技術総合研究所（産総研）と理化学研究所（理研）はこのほど、共同でバイオマスを原料とする新たな機能性ポリマーを開発した。

　性質の異なる2つのバイオマスベース原料の縮合体をモノマーとして重縮合させた、ヒドロキシ桂皮酸骨格とリシノール酸骨格が規則的に交互配列したコポリマーだ。ヒドロキシ桂皮酸骨格中のメトキシ基数で機械物性や熱物性が変化。ゴムやフィルムなどの透明材料としての応用が期待される。

　2030年の世界のバイオ市場は約200兆円と予測され、欧州は既存石油由来製品の3割をバイオ由来製品で代替する目標を掲げるが、実用化には強度面が課題だ。産総研がバイオマス由来の機能性モノマーの分子配列制御で高物性ポリマーを目指す中、共同事業「理研‐産総研チャレンジ研究」の「新・バイオマスニッポン総合戦略」の支援で実施。米ぬかやリグニンに含まれるヒドロキシ桂皮酸類（クマル酸、フェルラ酸、シナピン酸）とひまし油由来のリシノール酸という性質の異なる2分子の縮合体を重縮合し、2種の機能性分子が規則的に交互配列した純粋な共重合体（コポリマー）を合成した。

　リシノール酸だけの重合体（PRA）は室温で液状だがコポリマーは固体で、加熱プレスで圧縮成形加工したフィルムはいずれも無色透明で繰り返し屈曲が可能だ。クマル酸は引張応力が弱く引きちぎれ、フェルラ酸は応力は最小だが切れずによく伸び（800％以上）、シナピン酸は応力が最大で強靭（15.4M㎩、585％）、破断後にゆっくりと元に戻る形状記憶性を示した。

　ガラス転移温度はポリマー骨格中のメトキシ基数に関係し、0個のPRAがマイナス73℃、1個のクマル酸がマイナス15℃、2個のファルラ酸が4℃、3個のシナピン酸が24℃と分子設計上の重要な指針となる。加熱するといずれも350℃付近で約50％が分解したが、PRAがその後も急速に分解が進んだのに対し、コポリマーはその後の分解は緩やかで完全分解は500℃付近だった。安価で豊富な非可食性バイオマスを原料とする「100％バイオマスベースのポリエステル」として、ゴム材料や包装材料など様々な分野への応用が期待できる。

　今後は生分解性評価などを進める一方、試料提供などで連携を進め、実用化に向けて物性を向上させていく考えだ。

 

　産業技術総合研究所（産総研）はこのほど、可視光に応答する酸化物半導体光電極への太陽光照射により、食塩水や海水など塩化物イオン含有の水溶液から低電解電圧で水素と酸素を選択的に製造する人工光合成技術を開発した。

　光電極表面に少量のマンガン酸化物を担持するだけで、次亜塩素酸（HClO）生成が抑制されることを発見。光電極による人工光合成技術で水素製造システムの実現に加え、天然光合成系の酸素発生中心がマンガンである理由を解くカギが示唆され、実用化・基礎研究双方への貢献が期待される。

　太陽光を利用し、光電極や光触媒での水分解で水素・酸素を製造する技術は低コスト・クリーンで、水素社会実現の基盤技術として研究が盛んだ。海水の使用は低コストだが、酸素とともに海水中の塩化物イオンからHClOを生成。殺菌・消毒機能は有用だがシステムの腐食劣化を促進するため、酸素だけを選択的に生成する光電極の開発が求められている。

　産総研が開発した酸化物半導体光電極BiVO4/WO3/FTOは太陽光を利用して低電圧で水を効率的に分解して水素と酸素を生成。この光電極表面に各種金属イオン含有前駆体溶液を塗布・焼成し、金属酸化物修飾を施した。

　イオン交換膜による二室型反応容器で塩化ナトリウム（NaCl）含有反応溶液を使った電気化学反応システムで、これら光電極の酸素とHClOの生成能力を評価。無修飾の光電極からは酸素とHClOが同時生成したが、マンガン修飾光電極のみHClOはほとんど生成せず酸素選択性は90％以上を示した。

　NaClの濃度やpH、マンガン前駆体やマンガン酸化物の結晶構造の違い、異種元素との複合などの影響は小さく、広範な条件下で選択的に酸素を発生。多種多様な共存イオンを含む人工海水でも再現した。マンガンのこの特異性は、酸素生成に比べてHClO生成の過電圧が相対的に著しく高い、マンガン固有の触媒作用によるものと示唆された。

　天然光合成の酸素発生中心はマンガンの酸化物集合体から成るが、今回「生物にとって有害なHClO生成を幅広い条件下で抑制する特異性が酸素発生中心の進化に関与している」という新たな仮説を提唱できた。今後、今回開発した光電極の長期安定性向上など、太陽光による水素製造の実用化を目指した研究開発を行うとともに天然光合成の進化仮説の立証も行っていく考えだ。

　東北大学と北海道大学、産業技術総合研究所（産総研）、東京大学はこのほど、高圧下で水が凍ってできる氷の表面に、通常の水とは混ざらない異構造・高密度の「新しい水」を発見したと発表した。水の異常物性を説明する「2種類の水」仮説の検証に新たな道を示した。

　水はありふれた存在だが、特異な物性をもつ奇妙な液体であり、多くの自然現象を支配している。たとえば雪だるまが作れるのは、0℃以下でも存在する氷表面の液体層のおかげだ。

　マイナス20℃、248M㎩の低温高圧条件で生成する氷Ⅲの、加減圧時の成長・融解過程を光学顕微鏡で観察。加圧成長時には界面に流動性の均質な液体膜が形成し、加圧を止めると不均質化して迷路のような模様になった。これは通常の水と新しい水が混ざり合わない異なる構造をもつことを示している。

　減圧融解時には活発に動く微小液滴が形成。この水は液滴の濡れ角から高密度であり、分子動力学シミュレーションからは氷Ⅲに近い構造であると考えられる。以上から、水/氷界面にはナノメートルオーダーの氷から水へ連続的に変化する液膜があるという通説に反し、マイクロメートルスケールの高密度水の液膜が存在することが明らかとなった。

　また25℃、954M㎩の常温高圧条件で結晶化する氷Ⅵ/水界面にも高密度の新しい水の生成がレーザー干渉顕微鏡で確認され、水/高圧氷界面の高密度水形成の普遍性が示された。なお、通常の氷は氷Ⅰhで六角柱状の格子構造、今回の低温高圧環境下の氷Ⅲは立方体構造、常温高圧環境下の氷Ⅵは底面が正方形の直方体構造である。

　今回の融液/結晶成長挙動の解明は、融液から機能性材料が生成する過程の解明に、さらには太陽系天体内部の高圧状態の氷から天体の形成過程の解明にも役立つと期待される。

　東京大学と産業技術総合研究所（産総研）の共同研究グループはこのほど、「無電解めっき」による高精細パターニング金電極を有機半導体に貼り付けた高性能有機トランジスタの製造に成功した。

　有機半導体は印刷で作れるため、RFID（近接無線通信）タグや種々のセンサーなど膨大な数のデバイスを使うIoT時代に有望な基盤材料。移動度（動作速度）も実用レベルに達している。

　有機半導体の電極には、キャリア効率が高く酸化されにくい金や銀の貴金属薄膜が使われる。製造には高真空・高温/プラズマプロセスを要し、高真空チャンバーとポンプ、電極の微細パターニング用のリソグラフィーなどが必要で、高額設備投資、コスト、環境負荷が量産化の課題だった。

　今回、材質表面を金属被覆できる「めっき」のうち、薬品を用いる「無電解めっき」により真空プロセスなしで金電極を作製した。まずフッ素系高分子薄膜に真空紫外光LEDを照射し、銀微粒子インクが濡れる領域をパターニング（親液・撥液パターニング）。そこに銀微粒子インクを塗布して銀微粒子層のパターンを形成する。それを金めっき液に浸すと、銀の触媒作用で銀微粒子層表面に金の薄膜が被膜される。これでリソグラフィープロセスなしで10㎛程度の高精細パターニングが可能となった。

　この金電極を、同グループが開発した電極転写法により有機半導体上に取り付けて有機トランジスタを試作。ゲート電圧・ドレイン電流から求めた移動度は10㎠/Vs程度と実用レベルで、金属-有機半導体界面の接触抵抗も120Ωcm程度と十分に小さく、単分子層有機半導体（厚さ4㎚）の本来の性能を引き出せることを実証した。

　「無電解めっき」で、積層デバイスの大面積化が可能となり、半導体側の制約も減る。また、めっき液は基本的に有機溶媒を含まない水溶液で再利用が可能なため、環境負荷も小さい。低コスト・低環境負荷、フレキシブルエレクトロニクス用のプロセスとしての利用が見込まれる。

　今後、有機半導体を用いたソフトエレクトロニクスの社会実装やバイオエレクトロニクス分野への貢献が期待される。

 

 

　産業技術総合研究所（産総研）はこのほど、近赤外光でプラスチックの劣化を診断する技術を開発した。自動車や建築などに汎用されるポリプロピレン（PP）の劣化を、非破壊によるその場で診断が可能。製品内で使用中のPP部品の品質や劣化の診断、部品製造ラインでの異常品検出、マテリアルリサイクル時のプラスチック部品の選別などへの利用が期待される。

　品質検査には引張変形試験が広く用いられる。機械特性の重要指標の1つ「破断伸び率」は、試料が破断するまでの引張り伸び率で、劣化が進むと低下する。しかし測定対象は変形・破壊するため使用中の部品は診断できず、それに代わる非破壊診断技術もなかった。

　今回、劣化度が異なるPP試料の近赤外光吸収スペクトルと破断伸び率を計測し、これらを学習データとしたAIデータ解析により、吸収スペクトルの変化から劣化を推定した。破断伸び率の算出値は引張試験実測値とよく一致した。

　さらに、PPの固体構造の変化と近赤外光吸収の変化が直接的に相関することも確認した。多量の添加剤を含んだPPや他のプラスチックの劣化診断も、対象物の近赤外スペクトルや破断伸びなどを測定し機械学習することで適応可能。材料を破壊することなく、数秒間の赤外光吸収測定による破断伸び率の高精度の推定を実現した。非破壊・リアルタイムのプラスチック製品の品質評価に利用することで、製造コストの削減が期待される。

　今後は自動車部品、建設資材の品質管理やプラスチック部品のリサイクルに適用するため、企業への橋渡しを積極的に行う。また「材料診断プラットフォーム」では複数の診断技術を統合し、「材料の総合病院」として、企業からの診断依頼に幅広く対応していく考えだ。