理工学部応用化学科 森 寛敏 教授らによる論文がアメリカ化学会発行のIndustrial & Engineering Chemistry Research誌に掲載--量子化学理論と AI 解析を組み合わせた電子状態インフォマティクス技術開発により温室効果ガスを効率的に吸収するイオン液体の混合方法を発見

　中央大学理工学部応用化学科教授 森 寛敏、助教 黒木 菜保子、丸山 峻太さん（2019年度 応用化学科 卒業）による「電子状態インフォマティクスによる温室効果ガス吸収性イオン液体の混合最適化方法」に関する論文が、アメリカ化学会発行のIndustrial & Engineering Chemistry Research誌に掲載され、表紙を飾りました。
 

　物質を混合すると、その物質を構成する分子間に働く相互作用により「混合比に単純に比例しない特異な機能」を生じることがあります。例えば、水とアルコールを混合した際に、混合前後で体積が変化するのはその一例です。
　本研究では、温室効果ガスである CO₂ を吸収する性質を持つ機能性液体「イオン液体」を混合することで、単独のイオン液体を凌駕する CO₂ 吸収量を持ちうることを、量子化学計算に基づくインフォマティクスアプローチにより理論的に見出しました。本発見に関連した実験的検証の成果は、2020年9月25日にオンライン開催される化学工学会・秋季年会にて発表されます。

　有機物の陽/陰イオンの組み合わせから構成される融点の低い塩：イオン液体は、そのイオンの組み合わせにより CO₂ を始めとした工業排ガスを吸収できる機能性液体になることが知られています。しかし、そのイオンの組み合わせは膨大であり、どんなイオンの組み合わせが温室効果ガスの固定に最適な物になるかは自明ではありません。そのため、従来、環境化学工学の分野では、種々のイオン液体を合成し、その後、ガス吸収特性を測定することで、時間をかけてその機能最大化に取り組んできました。
　今回、中央大学理工学部応用化学科・理論化学研究室（森 寛敏教授グループ）では、量子化学計算により有機イオンの電子状態データベースを構築し、昨今発展目覚ましい AI（機械学習）技術による解析を実施することで、温室効果ガスの吸収/選択性に優れたイオン液体とその混合方法を、瞬時に予測する手法を開発しました。当該技術は、CO₂ 以外の工業排ガスの分離・回収技術にも応用することが可能です。環境・エネルギー分野に寄与する「電子状態インフォマティクス」の技術開発に成功しました。

理論化学研究室（森 寛敏 教授グループ）
https://sites.google.com/g.chuo-u.ac.jp/theochem/home