FIB-SEM（収束イオンビーム・走査型電子顕微鏡）を用いて、固体酸化物形燃料電池（SOFC）のナノスケール３次元構造解析を行っています。SOFCの電極には多孔質が使われますが、その内部で生じる輸送や反応現象が電極の性能に大きく影響します。そこでFIB-SEMにより、イオンビームによる試料の加工と走査型電子顕微鏡による観察を交互に繰り返すことで、電極の３次元構造を観察しました。その上で、電極構造を特徴づける構造パラメータの定量化や、数値解析により電極構造と性能との相関を明らかにするとともに、機械工学を念頭に置いた最適構造設計に関する研究を進めています。
学部時代は航空宇宙工学分野を目指していましたが、研究職を目指して大学院に進学するにあたり進路を考えなおし、燃料電池を扱うエネルギー分野を選びました。燃料電池は宇宙開発からスピンオフした技術であるという歴史もあり、もともと興味を持っていました。研究室では、他大学や企業も参画する大規模プロジェクトに携わることができました。
燃料電池や二次電池といった電気化学デバイスは，材料や電気化学分野が得意とするところですが、我々の研究室は「既にある材料に対して、どのように組み合わせて、どのような形を作れば性能を最大化できるか」という、機械系の目線を大切にしながら貢献していきたいと考えています。
燃料電池の性能が向上し、社会に広く普及すれば、エネルギーの高効率利用につながります。例えば家庭用の燃料電池が普及すれば、民生（家庭）部門における一次エネルギー使用量やCO<sub>2</sub>排出量の大幅な削減につながります。また、燃料電池は水素から電気を作り出すだけでなく、逆回しに動作させることで電気から水素を作り出すこともできるため、再生可能エネルギーから得られた余剰電力を化学エネルギーに変換して貯蔵することができます。これにより電力ネットワークの安定化やスマートグリッドの構築に向けて重要な役割を果たせます。
FIB-SEMで得られる構造情報は貴重ですが、定量的な解析をするためには何百枚という画像において相判別（領域分け）を行う必要があります。ある程度は自動化できていますが、まだ目視で修正が必要です。今後は機械学習を用いた方法も試すことで完全自動化を目指したいです。
また、電極３次元構造をもとにした数値シミュレーションを行えば、構造と性能の相関についての情報が得られますが、現状では電極中のガス輸送モデルや電気化学反応モデルがまだまだ未整備なため、動作条件によっては精度がいまひとつです。電気化学や材料分野の先生方の知見をお借りしながらモデルの高度化を行っていきたいです。
