Masaki Kubo 研究室
主宰者:Masaki Kubo
東北大学
AI 要約(直近 5 年の研究成果)
本研究室は、表面処理されたナノ粒子の物性を分子スケールから粒子スケールまで多角的に理解することを目指しています。特に、ナノ粒子表面の化学修飾と周囲の液体や高分子との相互作用がどのように材料の性能に影響するかを明らかにしようとしています。超臨界水を用いた化学合成、ナノ粒子含有液の蒸発・乾燥、熱伝導性複合材料の設計など、実際の産業応用につながる現象が研究対象です。
研究手法としては、分子動力学シミュレーションが中心的な役割を果たしています。表面修飾剤の構造、修飾密度、液体との親和性を計算機で再現し、界面での相互作用を定量的に評価しています。同時に、中性子ラジオグラフィーという高度な可視化技術を用い、反応器内での流体挙動や密度分布を直接観察しています。さらに、ナノ粒子の沈着パターン形成メカニズムも追跡しており、実験と計算の両面からアプローチする点が特徴です。
これらの研究を通じて、修飾剤の鎖長や表面被覆率、溶媒の極性などが界面の構造と親和性を大きく左右することが示されています。このような分子レベルの理解は、ナノ粒子の分散制御や機能性材料設計の基盤となり、電子部品の熱管理や高機能性ナノ材料の開発に貢献する知見を提供しています。
※ 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。
外部リンク
関連研究室(8 件)
- 材料科学Hajime Tanaka 研究室東京大学論文 100 件·共通: 流体, 高分子, 高分子・材料化学, 古典物理 +12
- 工学Pan Wang 研究室大阪大学論文 100 件·共通: 複合材料, ナノ粒子, 高分子・材料化学, 古典物理 +7
- 材料科学Junichiro Shiomi 研究室東京大学論文 100 件·共通: 複合材料, 古典物理, 力学, 基礎物理 +10
- 化学Kohzo Ito 研究室東京大学論文 112 件·共通: 複合材料, 高分子, 高分子・材料化学, 材料工学 +10
- 材料科学Keiji Tanaka 研究室九州大学論文 105 件·共通: 高分子, 高分子・材料化学, 古典物理, 力学 +9
- 社会科学Toshifumi Satoh 研究室北海道大学論文 102 件·共通: 高分子, 高分子・材料化学, 古典物理, 力学 +10
- エネルギーXue Han 研究室筑波大学論文 100 件·共通: ナノ粒子, 高分子, 高分子・材料化学, 材料工学 +10
- 物理学・天文学Satoshi Awaji 研究室Institute for Materials Research, Tohoku University論文 100 件·共通: ナノ粒子, ナノ材料, 高分子・材料化学, 材料工学 +7
研究成果(25 件)
- DOI: https://doi.org/10.1021/acs.langmuir.5c06493
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.supflu.2026.107011
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.supflu.2026.106978
- DOI: https://doi.org/10.1021/acs.jpcc.6c02872
- DOI: https://doi.org/10.1021/acs.jpcc.6c02872.s001
- DOI: https://doi.org/10.1109/dsc65356.2025.11260869
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jcis.2025.138246
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2025.3551691
- [2025] Post-Exploitation Unveiled: Analyzing RAT Behaviors in a Realistically Simulated Enterprise NetworkDOI: https://doi.org/10.1109/dsc65356.2025.11260867
- DOI: https://doi.org/10.1063/5.0288662
続きを表示(残り 15 件)閉じる
- DOI: https://doi.org/10.1021/acs.langmuir.4c03347
- DOI: https://doi.org/10.4164/sptj.61.606
- [2024] Combined substituent number utilized machine learning for the development of antimicrobial agentDOI: https://doi.org/10.1038/s41598-024-53888-2
- DOI: https://doi.org/10.1080/00219592.2023.2211117
- DOI: https://doi.org/10.1063/5.0169721
- DOI: https://doi.org/10.1088/1742-6596/2605/1/012029
- DOI: https://doi.org/10.1039/d3re00018d
- DOI: https://doi.org/10.1080/00219592.2023.2204895
- DOI: https://doi.org/10.20965/jrm.2023.p0492
- DOI: https://doi.org/10.1063/5.0119681
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00348-021-03296-3
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ultsonch.2021.105752
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jcrysgro.2021.126157
- DOI: https://doi.org/10.1063/5.0040900
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11663-021-02063-3
科研費(0 件)
まだデータがありません(KAKEN 取り込み後に表示)。
所属学会・役職(0 件)
まだデータがありません(学会データ連携後に表示)。