AMR加速フェーズフィールド・データ同化による効果的な物性値推定法の開発

計算と実験を融合する手法として，データ同化が注目されています．私たちのグループでは，GPUスパコンによるphase-fieldシミュレーションと，SPring-8によるX線イメージングを融合し，合金凝固時のデンドライト成長を高精度に予測する研究に取り組んでいます．しかしながら，データ同化は計算コストが高い課題がありました．本研究では，適合格子細分化（AMR）法を導入したphase-fieldシミュレーションにおいてEnKFを用いたデータ同化を可能とし，飛躍的な計算高速化を達成しました．さらに，平滑界面からの凝固初期において多くの重要な物性値を取得可能であることを突き止めました．本研究成果は，Journal of Materials Research and Technology (IF = 6.3)に掲載されました．

論文情報：A. Yamamura, S. Sakane, H. Yasuda, T. Takaki, Efficient parameter estimation from a planar interface in directional solidification via AMR-accelerated phase-field data assimilation, Journal of Materials Research and Technology 39 (2025) 4226-4233.
https://doi.org/10.1016/j.jmrt.2025.10.079

堂庭君(B4)が筆頭著者，小林助教が責任著者，山川教授が最終著者の論文がChemical Engineering Journal Advances (IF: 7.1) に掲載決定しました．

固体粒子で覆われた乳化液滴の圧縮応答は，界面粒子の被覆率だけでなく，未被覆領域の分布に強く支配されます．本研究では，両親媒性Janusナノ粒子およびポリマーグラフトナノ粒子で安定化された液滴に対し，粗視化分子動力学法によりナノインデンテーションを実施し，破裂挙動を解析しました．その結果，Janusナノ粒子系では未被覆領域が破断プロセスおよび破断応力を支配することを示しました．一方，グラフトナノ粒子系では，グラフト鎖の立体反発により未被覆領域が形成されにくく，より高い圧縮強度が得られました．さらに，グラフト密度が応力ピークの鋭さや界面上でのナノ粒子再配列の起こりやすさを制御することを明らかにし，堅牢な乳化液滴を設計するための指針を提示しました．

論文情報：S. Doniwa, Y. Kobayashi, M. Yamakawa, Interfacial rearrangement and nanomechanics of confined droplets stabilized by Janus and polymer-grafted nanoparticles, Chemical Engineering Journal Advances 25 (2026) 101038.
https://doi.org/10.1016/j.ceja.2026.101038

ウイルス飛沫シミュレーションと機械学習による室内感染予測システムの開発

新型コロナパンデミックから５年以上が経過したものの，病院内においては未だに猛威を震い，対策が完全とは言い難い状況が続いています．このような背景を踏まえ，オフィスや病室など室内環境における飛沫感染の予測システムの構築に取り組んできました．飛沫の可視化はシミュレーションを利用すれば可能でありますが，問題はその計算時間であり，またコストでもあります．これに対し各々の室内環境に対して，スマホ＋AIをキーワードに短時間で且つ手軽に感染予測ができるシステムの開発に取り組んでおり，一定の感染リスク推測に成功しています．この研究内容は，第40回日本環境感染学会総会・学術集会（2025年7月11日：パシフィコ横浜）にて300人の聴衆の前での招待講演として発表されました．