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京都大学 研究シーズDiscovery Saga
研究キーワード:京都大学における「SPECT」 に関係する研究一覧:5
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発表日:2026年1月9日
1
化学反応は水内部より水表面でより速く進むのか?
―気液界面の化学反応の超高速観測―
地球表面の約7割は海であり、大気中にはエアロゾルと呼ばれる微粒子や雨粒のような液滴が多数浮遊しています。こうした液体には必ず空気と接する境界である「表面(界面)」があり、特に表面に分子がある場合にはお風呂での半身浴のように分子の一部だけが水に浸った状態にあります。その結果、空気と水の境界では化学反応が水溶液の内部とは異なる速度で進む可能性があります。実際、大気科学や合成化学の研究で分野では、液体表面の反応が通常の水溶液中での反応よりも桁違いに速く進行することを示唆する例が見いだされています。ただ、反応が促進される原因として、疎水性(水を嫌う)分子が水の表面に集まりやすいために、表面の分子の濃度...
キーワード:光電子分光/水溶液/物質科学/光電子分光法/光化学/電子分光/反応制御/液体膜/固体触媒/気液界面/反応速度/レーザー/微粒子/フェノール/SPECT/インドール/合成化学
他の関係分野:数物系科学化学工学農学
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発表日:2025年6月19日
2
潮汐破壊現象の最高精度の偏光観測
―超大質量ブラックホールの周囲環境を調査する新たな手がかり―
宇野孔起 理学研究科研究員、前田啓一 同教授を中心とした国際研究グループは、京都大学せいめい望遠鏡・国立天文台すばる望遠鏡をはじめとする国際的な望遠鏡網により潮汐破壊現象AT2023clxを詳細に観測し、潮汐破壊現象に伴うガスの噴出方向と銀河中心環境が空間的に直交するという、特異な幾何構造を明らかにしました。 銀河の中心に存在する超大質量ブラックホール(SMBH)に恒星が接近すると、その強力な重力によって恒星が引き裂かれ、明るく光り輝きます。潮汐破壊現象と呼ばれる本現象は極めて稀で、詳細な観測例は限られています。本研究グループは、突発的な天体現象として発見されたAT2023clxが潮...
キーワード:幾何構造/すばる望遠鏡/スペクトル/ブラックホール/観測装置/銀河/銀河中心/恒星/新星/超新星/望遠鏡/SPECT
他の関係分野:数物系科学
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発表日:2025年6月10日
3
ツインビーム光源による新たな非線形ラマン分光法の開発
―低コスト・小型な高分解能ラマン計測装置へ―
電子工学専攻 衞藤雄二郎 准教授(研究当時、現:京都大学大学院理学研究科)、慶應義塾大学医学部 塗谷睦生 准教授、慶應義塾大学理工学部生命情報学科 加納英明 教授らの研究グループは、従来は複数の高価なフェムト秒の超短パルス光源が必要だったスペクトルフォーカシングによる非線形ラマン分光を、ナノ秒励起のツインビーム光源1台で実現することに成功しました。本成果は、実用化が進む量子光源技術を用いた新たな計測手法を提示し、低コストでコンパクト、かつ高性能な次世代の分子構造解析装置への応用展開が期待されます。本研究成果は、2025年6月6日に国際学術誌「Physical Review ...
キーワード:情報学/コヒーレント/パルス/ラマン散乱/非線形/スペクトル/分子構造/生命情報/ラマン/超短パルス/光源技術/フェムト秒/分解能/SPECT/高分解能/ラマン分光/ラマン分光法
他の関係分野:情報学数物系科学化学生物学総合理工工学
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発表日:2025年5月16日
4
PTFEのマテリアル・リサイクル法の提案
―無機塩とのメカノケミカルで、強固な分子鎖集合をゆるませることに成功―
長谷川健 化学研究所教授、大貫友椰 同修士課程学生、火原彰秀 東京科学大学教授、西村祥吾 同修士課程学生、仙波祐太 同学部学生、加納純也 東北大学教授、Li Yao 同博士課程学生らは、従来困難であったポリテトラフルオロエチレン(PTFE)の新しいマテリアル・リサイクル法を提案しました。 代表的なフッ素ポリマーであるPTFEは、撥水撥油材料として日常生活器具や、半導体加工現場で利用されています。PTFEは、有機フッ素鎖の特徴である強い分子鎖集合を持つため、化学的に安定で耐摩耗性や耐腐食性があり有用ですが、加工やリサイクルが難しい特徴も持っています。本研究では、安価な材料として塩化ナト...
キーワード:X線回折/赤外分光/赤外分光法/メカノケミカル/フッ素/ポリマー/リサイクル/熱分解/半導体/エチレン/炭化水素/SPECT/ナトリウム/日常生活
他の関係分野:数物系科学化学総合理工工学農学
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発表日:2025年4月14日
5
木材塗装の“見えない劣化”を予測
―赤外分光と機械学習で木材を守る新技術―
寺本好邦 農学研究科准教授、山本千尋 同修士課程学生(研究当時)、西村香穂 同修士課程学生らの研究グループは、木材塗装の劣化を非破壊・早期に予測する新たな技術を開発しました。中赤外分光法と機械学習(PLS回帰)を組み合わせることで、塗膜の外観には表れない分子レベルの変化をとらえ、劣化の度合いを高精度に予測することに成功しました。これにより、従来のような目視点検に頼らず、塗膜の劣化進行を早期に察知し、木材の腐朽や建築物の劣化リスクを未然に防ぐことが可能になります。木造建築の利用が広がるなか、建物の長寿命化や点検作業の省力化、メンテナンスの効率化に大きく貢献すると期待されます。 本研究は...
キーワード:機械学習/産学連携/スペクトル/赤外スペクトル/赤外分光/中赤外/赤外分光法/持続可能/メンテナンス/長寿命化/SPECT/寿命
他の関係分野:情報学複合領域数物系科学化学総合理工工学