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中性子小角散乱法による多成分系ナノ構造解析の誤差評価手法を開発研究開発の最前線

東京大学は、コントラスト変調中性子小角散乱法を使った、多成分材料のナノ構造解析における誤差評価手法を開発した。数理的アプローチにより、コントラスト変調中性子小角散乱データ解析の伝搬誤差評価に成功した。

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 東京大学は2024年12月17日、コントラスト変調中性子小角散乱法(CV-SANS)を使った、多成分材料のナノ構造解析における誤差評価手法を開発したと発表した。同解析の精度、効率向上に貢献する。岩手大学、岡山大学、早稲田大学との共同研究グループによる成果だ。

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コントラスト変調中性子小角散乱法を用いた多成分ナノ構造解析[クリックで拡大] 出所:東京大学

 CV-SANSでは、コントラストの異なる多成分材料の測定データを用いて、多成分材料を構成する各要素のナノ構造情報を抽出する。しかし、各成分情報の誤差に測定データの誤差がどのように伝搬するかが不明で、解析結果の信頼性が不十分だった。同研究では、数理的アプローチにより、コントラスト変調中性子小角散乱データ解析の伝搬誤差評価に成功した。

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(a)クレイ粒子、PEG混合水溶液の模式図。(b)クレイ粒子、PEG、軽水および重水混合溶媒の散乱長密度ρ。(c)クレイおよびPEG混合水溶液の中性子散乱強度から算出した部分散乱関数[クリックで拡大] 出所:東京大学

 実験では、無機ナノ粒子・高分子混合水溶液のCV-SANSデータに、同研究グループが開発した誤差評価手法を適用した。無機ナノ粒子はクレイナノ粒子、高分子はポリエチレングリコール(PEG)を使用。PEGは水中でクレイナノ粒子の表面に吸着するため、CV-SANSによってPEG吸着層の構造を調査できる。

 軽水(H2O)と重水(D2O)の混合溶媒を使い、溶媒の重水分率を変えることで溶媒に対するクレイ粒子とPEGのコントラストを変調させ、重水分率(コントラスト)の異なる3試料のSANSデータIから部分散乱関数Sを推定した。3種類のクレイ粒子、PEG水溶液の部分散乱関数があり、SCCはクレイ粒子の構造、SPP はPEGの構造、SCPはクレイ粒子とPEGの相対的な空間配置に対応している。

 重水分率(コントラスト)の組み合わせが異なる2通りの解析結果では、その組み合わせにより、算出される部分散乱関数Sの誤差が大きく異なることを示した。この誤差伝搬の程度が、コントラストから決まるコントラスト行列Aの条件数と相関があり、その条件数は相対誤差の拡大率に対応していた。つまり、CV-SANS測定を実施する前に、コントラスト行列の条件数を最小化するコントラストで試料を準備すれば、SANS測定時間を最小化、部分散乱関数算出精度を最大化できることが分かった。

 開発した誤差評価手法の活用により、適切にコントラストを選ばないと、測定誤差が数十倍に拡大されて構造情報に伝搬するケースがあることが判明した。これは、数%の観測誤差が、最終的には100%程度の誤差になり、構造決定ができなくなる場合があることを表す。

 今回の成果は、CV-SANSデータ解析における誤差評価手法を構築するとともに、より短い測定時間で伝搬誤差を最小化するための実験最適化も可能となる。今後、高分子材料やヘルスケア用品、食品材料、医薬品など広汎な材料の研究開発に、CV-SANSが有効活用されることが期待される。

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