太陽エネルギー分離型バイオハイブリッド光合成システムによる自然を超える合成

太陽エネルギー分離型バイオハイブリッド光合成システムによる自然を超える合成

学術的背景 光合成微生物は太陽エネルギーを化学エネルギーに変換することで、二酸化炭素(CO₂)を高付加価値の長鎖化学品へと直接変換することができ、CO₂の隔離と持続可能な発展のための非常に有望な経路を提供します。しかし、光合成反応で生成される重要な還元力―還元型ニコチンアミドアデニンジヌクレオチドリン酸(NADPH)は、主に微生物が暗所で生存するために用いられ、生合成には十分利用されません。この制約は光合成微生物の実用化ポテンシャルを大きく妨げるものです。この問題を解決するため、研究者たちは「太陽エネルギー分離型」のバイオハイブリッド戦略を提案し、持続型光触媒と光合成微生物を統合することにより、光反応と暗反応の分離を実現し、無照射環境下でもCO₂を継続的に利用し長鎖化学品の合成を可能にしまし...

Cu(0)サイトにおける局所ヒドロキシル富集抑制されたボロヒドリド加水分解によるボロヒドリド酸化-水還元燃料電池

学術的背景 ホウ化物燃料電池(Direct Borohydride Fuel Cells、DBFCs)は、潜在的なカーボンニュートラルエネルギーとして、ホウ化ナトリウム(NaBH4)をアノード燃料として使用することから注目を集めています。NaBH4は、携帯性、無毒性、水溶性、および環境安定性などの利点を持ち、DBFCsは理論上、最大1.64 Vの電圧および9.3 kWh/kgのエネルギー密度を提供できます。しかし、従来のDBFCsは実際の応用において2つの大きな課題に直面しています。すなわち、カソードの酸素還元反応(ORR)の動力学が遅いこと、そしてアノードのホウ化物酸化反応(BOR)の選択性が低いことです。このため、出力電力密度と効率が産業用途の要件を満たしにくくなっています。 これらの問...

非晶質CuSBox複合触媒によるCO2の電気化学的還元:CO2需要-供給調節性能

学術的背景 地球規模の気候変動問題が深刻化する中、二酸化炭素(CO2)排出の削減と持続可能なエネルギーソリューションの探索は、科学研究の重要課題となっています。電気化学的CO2還元反応(CO2RR)は、CO2を価値ある化学品や燃料へと変換するグリーン技術として大きな応用可能性を有します。しかし、この分野で顕著な進展があったとはいえ、CO2RR の実用化には依然として多くの課題が残されており、特に高電流密度でターゲット生成物を高効率かつ選択的に生産する方法が課題となっています。その主な問題の一つがCO2の電解液中での低い溶解度であり、これが陰極表面へのCO2供給不足を引き起こし、反応効率を制限しています。 この課題を克服するために、研究者たちは新しい電極触媒の開発とCO2需要・供給間のダイナミ...

メタノールから合成ガスへの改質とヒドロホルミル化の統合

学術的背景 世界的な持続可能性への要求が高まる中、化学産業は化石燃料から再生可能資源への移行という喫緊の課題に直面しています。現在、ほぼすべての合成化学製品の炭素骨格は、再生不可能な化石燃料に由来しており、これは炭素排出問題を悪化させるだけでなく、化学産業を化石燃料の主要消費者の一つにしています。カーボンニュートラルの目標を実現するためには、化学産業が新たな炭素源、特に二酸化炭素(CO₂)を原料としたグリーンケミストリーの道筋を探る必要があります。メタノール(methanol)は、CO₂とグリーン水素(green hydrogen)から容易に生産できるという理由から、持続可能な化学プラットフォームの有力候補として近年広く注目を集めています。メタノールは単なる燃料としてだけでなく、化学合成の中...

ハイスループット合成と人工ニューラルネットワークによるペロブスカイト材料の化学空間-特性予測モデル

ハイスループット合成と人工ニューラルネットワークによるペロブスカイト材料の化学空間-特性予測モデル

学術的背景 ペロブスカイト材料は、太陽電池やその他の電子デバイスへの広範な応用により、非常に注目されています。その光学特性(たとえばバンドギャップや格子振動)は、化学組成を調整することで柔軟に制御することができます。ペロブスカイトの構造から光学特性を予測する研究は既に成熟していますが、光学データから化学組成を逆算して予測することは依然として難題です。この課題の解決は、ペロブスカイト材料の開発や生産の加速にとって重要な意味を持っています。特に大規模な工業生産においては、新材料の化学組成を迅速にスクリーニング・検証できれば、生産効率が大幅に向上します。 この課題に応えるため、研究者らは高スループット合成、高分解能分光技術、そして機械学習(特に人工ニューラルネットワーク, ANN)を組み合わせた革...