Ken Kurosaki 研究室
主宰者：Ken Kurosaki
京都大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
黒崎研究室は、エネルギー変換と原子力材料科学を中心とした研究を展開しています。主要な研究テーマは、熱電変換材料の開発です。熱電材料は温度差を電気に変える物質で、銀セレン化物やマグネシウム化合物、ビスマス系材料など、様々な無機化合物の特性向上に取り組んでいます。具体的には、スパークプラズマ焼結などの合成技術を用いて、電気伝導性と熱電効果のバランスを最適化し、室温付近から高温域まで幅広い温度範囲で性能を発揮する材料を目指しています。
並行して、原子力安全に関連した研究も推進しており、福島第一原子力発電所の事故後の課題解決に貢献しています。ウラン化合物や酸化ジルコニウムなど、原子炉燃料の熱伝導率や耐事故性を改善するための材料探索や、放射性物質の化学的挙動の解明を行っています。また、機械学習を活用した材料データベースの構築と分析により、膨大な組成空間から有望な材料候補を効率的に発見する手法も展開しています。これらの取組を通じて、持続可能なエネルギー社会と原子力施設の安全性向上の両立に寄与する材料科学的基礎を築いています。
※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。
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研究成果（29 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1021/acsomega.5c03826
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jnucmat.2024.155048
- DOI: https://doi.org/10.1039/d4ma00309h
- DOI: https://doi.org/10.1021/acsami.3c02544
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jallcom.2023.168744
- DOI: https://doi.org/10.1002/admt.202301242
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- [2023] A multiclass classification model for predicting the thermal conductivity of uranium compoundsDOI: https://doi.org/10.1080/00223131.2023.2269974
- DOI: https://doi.org/10.1002/aesr.202300082
- DOI: https://doi.org/10.1080/00223131.2023.2231447
- DOI: https://doi.org/10.1080/00223131.2023.2192728
- [2022] Large thermopower in novel thermoelectric Yb(Si1−<i>x</i>Ge<i>x</i>)2 induced by valence fluctuationDOI: https://doi.org/10.1063/5.0092002
- DOI: https://doi.org/10.35848/1347-4065/aca0fc
- DOI: https://doi.org/10.1080/00223131.2022.2112782
- [2022] Effects of data bias on machine-learning–based material discovery using experimental property dataDOI: https://doi.org/10.1080/27660400.2022.2109447
- DOI: https://doi.org/10.1002/adem.202101720
- DOI: https://doi.org/10.1021/acsaem.1c04042
- DOI: https://doi.org/10.1063/5.0077137
- DOI: https://doi.org/10.3327/jaesjb.64.10_569
- DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.4245427
- DOI: https://doi.org/10.1002/pssr.202100482
- DOI: https://doi.org/10.1021/acsaem.1c02560
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.radphyschem.2021.109805
- DOI: https://doi.org/10.1063/5.0057137
- DOI: https://doi.org/10.3327/jaesjb.63.9_669
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