東京大学生産技術研究所 長谷川研究室

研究中のテーマ

     

研究中のテーマ

熱流体システムの形状最適化

熱と流体に関わる機器は身近にもたくさんあり、設計上の課題や改善改良のニーズが高い分野です。 例をあげると、ジェットエンジンや火力発電に用いられるタービン翼など、高温の流体に晒される部品では、耐熱温度を越えると部品そのものが溶けたり壊れたりするため、熱を逃がしながら冷却空気を流す構造が必要です。
情報端末や電気自動車の急速な普及によって、電子デバイスの冷却が重要な課題となっています。電子部品は熱により誤作動や故障を起こすため、空冷や水冷の機構が様々に工夫されています。 現代社会はエネルギー変換の上に成立しており、最も良く使われるエネルギー形態の一つである熱輸送の制御は、エネルギーの有効利用の観点から非常に重要です。異なる流体間の熱交換を行う機器は一般に熱交換器と呼ばれますが、より効率のよい熱交換器が設計できれば省エネルギーに大きく貢献できます。
こうした熱流体に関わる部品や構造の最適化において、当研究室で開発した「複雑3次元形状の決定論的最適化ツール」が有効です。

事例: 温泉水の熱を利用した発電システムにおける、温泉水流路の設計。
効率よく熱を取り出す流路として、波状の凹凸がある流路が提案されています。この形状に当研究室の随伴解析プログラムを適用し、最適な伝熱面形状を求めました。
図では、随伴解析によって得られた伝熱面表面の感度分布を示します。得られた感度に従って、形状を変更することにより、最適な形状を求めています。

計算で得られた最適形状を実験的に実証することは極めて重要です。
当研究室では、最適化計算で得られた形状を3Dプリンタで作成し、実際に流体を流して測定。計算結果と実験結果を照らし合わせて、その性能を実証することも行っています。
最適化からその実証までを一つの研究室で行うことは少なく、これも当研究室の特長のひとつです。 形の最適化については、自動車業界、重工業など企業との共同研究を積極的に行っており、その成果は多数の特許にも反映されています。

体内の流れ〜血管網形成プロセス

生物は、限られた心臓のポンプ動力で身体中の細胞に酸素や栄養を運ぶために、非常に効率の良い血管網を形成しています。工学の設計においても、少ないポンプ動力で、与えられた領域に熱や物質を効率良く輸送することが大きな課題になります。

生物に学び、その構造や形成プロセスを理解すれば、これまで人間が考えたものとは全く違う、効率的な流路ネットワークの構造が見つかるかもしれません。
そこでまず生物の観察からスタート。
マイクロチップ上で細胞を培養し、血管形成の様子を観察したり(ドイツのマックス・プランク研究所・中山研究室、および東大生研・松永研究室と共同研究)、胚が透明なため血管構造のライブイメージングが可能な「ゼブラフィッシュ」を観察しています。(国立循環器病研究センターと共同研究)

生体内の血管網形成では、第一段階では、組織内に血流を行き渡らせるために、ランダムな血管網を形成します。その後、血管を構成する血管内皮細胞が、重要な血管とそうでない血管を認識し、重要な血管は太く安定化し、不必要な血管が退縮、消滅することにより、階層的・秩序的な血管網特有のパターンが現れてきます。ここで、生体がどのように重要な血管と不要な血管を見分けているかが重要になります。それを定式化できれば、工学システムへの応用も可能になると考え、研究を進めています。
なお、がんや様々な疾患においても、血管網の異常が生じることが知られており、血管形成のプロセスを定式化し、これを望ましい構造へ変化させる方法を明らかにできれば、新しい治療法の開発に役立つ可能性があります。

環境中の流れの推定〜大気・海洋におけるロボット探査

結果から原因を探る「逆解析」の手法により、広域環境における実用的なシステムを検討しています。 大気汚染の発生源を見つけ出すという問題を考えてみましょう。 大気の成分を測定するセンサーを各地に設置します。小さなエリアであればそこにたくさんのセンサーを配置し、濃度勾配を見れば発生源の特定はたやすいのですが、広域で複雑な乱流が発生する実際の環境中では、その方法は非効率です。
より少ないセンサーで、ノイズの多いデータから正確に発生源を推定するために、私たちは最尤推定 (さいゆうすいてい)の手法を研究しています。
変分法とベイズ推定という統計学の方法に基づく逆解析アルゴリズムを開発し、推定精度の理論的限界や最適なセンサー配置などを求めます。

事例:海底資源の探査
日本の海底には、ベヨネース海丘(伊豆・小笠原海域)、伊是名海穴(沖縄海域)といった場所で海底熱水鉱床が発見されており、そのエリアにはマグマに熱せられた地下水が噴出しており、それが急速に周囲の海水によって冷却されることにより、貴金属やレアメタルが析出、沈殿しており、日本の重要な資源と考えられています。
しかし、広大かつ人類から隔離された深海において、得られるセンサ情報量も限られており、新たな熱水鉱床を発見することは容易ではありません。
そこで、センサーを搭載した自立型ロボットを用いて、海中を移動しながら測定・探査する方法を研究しています。(東大生研・巻研究室と共同研究)
将来的には、流速、温度、濃度センサを搭載した探査ロボットを複数投入し、海底に設置されたステーションで得られる観測データから、海水の流れ、海水温度、化学物質濃度などの3次元分布、およびその時間発展を逆推定します。
さらに、逆解析の結果をもとにロボットは、より流れや物質濃度の状態を観測しやすい位置へ移動。測定と移動を繰り返して効率よく発生源を発見することを目指しています。
この方法は、大気であればドローンにセンサーをつけて飛ばしたり、地上であれば自走式ロボットを用いたりと、環境や流体に応じて様々な応用が可能。近年、IoTの発展とともに、環境中に様々なセンサ情報が得られるようになりつつあります。これらの情報を統合し、環境状態を推定する新しいサービスやビジネスの創出につながれば、と考えています。

設計生産における流れ

マイクロミキサー

ごく少量の液体を効率よく混ぜ合わせる「マイクロミキサー」について研究しています。
例えば、血液の検査では血液と試薬を混ぜ合わせて反応させ、分析を行います。
少量で分析ができれば、患者の負担や検査薬コストなどを抑えることができます。

私たち(中央大学鈴木宏明研究室との共同研究)は、数ミリ立方メートル(100万分の1リットル)という微小容器内に、100マイクロメートルのピラー(突起物)を作り、容器自体を回転させることで、容器に入れた液体と粒子を効率よく混合するという方法を考案しました。
従来のマイクロミキサーでは、長い流路やポンプなどの付属構造が必要でしたが、この方法は非常にシンプルな構造で小さく作ることができ、混合度も高いのが特長。
実際にこの容器を作成して回転させ、共焦点顕微鏡とハイスピードカメラで混合の様子を観察すると、ピラーの周りに循環流ができているのがわかりました。
将来的には、当研究室で開発している逆解析ツールを応用して、最適な容器やピラーの形状、振動モードなどを見つけることを目指しています。これも、最適化から実証実験までを行うことができる当研究室の強みを生かした研究です。

・微粒子の配列

3次元空間をスキャンして、立体的な粒子分布を見ることができる「共焦点顕微鏡」。
この装置を用いて、溶液中の分子の動態を観察しています。
身近な現象ですが、テーブルに落ちたコーヒーのしずくが乾くとき、しずくの外縁にコーヒーの粒子が偏りリング状のしみが現れます。なぜいつも必ずそのような現象が起こるのでしょうか? 溶液が流れ広がり蒸発する過程で、液中の粒子はどのように動くのでしょうか?
この研究では、液体中の粒子の動きをモデル化し、最終的には粒子を自由に制御することを目指しています。

フィルムや薄膜、表面処理など、製造・加工の技術で、溶液塗布によって粒子を薄く均一にムラなく付着させるプロセスがあります。
例えば、燃料電池、太陽電池、リチウムイオン電池の性能を決める電極は、材料の微粒子を含むスラリーを基板上に塗布、乾燥させて薄膜を形成します。薄膜の微細構造を高精度に制御できれば、電池の性能を飛躍的に高くすることも可能です。
経験に頼って行われていた加工プロセスを、最適化するために本研究が役立つと考えています。