Hajime Kimizuka 研究室
主宰者:Hajime Kimizuka
名古屋大学
AI 要約(直近 5 年の研究成果)
Kimizuka研究室では、材料内での水素の振る舞いや化学反応のメカニズムを理解することで、次世代のエネルギー社会に貢献する材料開発を進めています。特に、水素を利用した発電や燃料電池、水素精製膜として機能する金属合金を対象に、水素がどのように物質に溶け込み、拡散し、材料の特性に影響するのかを調べています。
主な研究手法として、量子力学に基づいた第一原理計算や機械学習を用いた分子動力学シミュレーション、実験的な電気化学測定を組み合わせています。これにより、原子・分子レベルでの現象を解析し、温度変化に対する水素の拡散挙動の異常な温度依存性や、欠陥がもたらす影響を定量的に評価しています。
また、金属合金の結晶構造や析出過程、電極表面での化学反応といった多様な材料現象についても研究しており、計算と実験の両面から材料設計の基礎となる知見を蓄積しています。これらの研究は、水素エネルギーの効率的な利用や耐久性の高い材料開発に直結する基礎的な成果を目指しています。
※ 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)
- 物理学・天文学Hiroshi Kageyama 研究室京都大学論文 100 件·共通: 水素, 電極, エネルギー工学, 電気化学 +7
- 物理学・天文学Kiyoshi Ueda 研究室東北大学論文 100 件·共通: 量子力学, 現代物理, 古典物理, 力学 +8
- 社会科学Taro Hitosugi 研究室東京大学論文 100 件·共通: 電極, エネルギー工学, 電気化学, エネルギー +8
- 工学Atsushi Wakamiya 研究室Kyoto University Institute for Chemical Research論文 100 件·共通: 電極, エネルギー工学, 電気化学, エネルギー +8
- 材料科学Maria‐Magdalena Titirici 研究室Institute for Materials Research, Tohoku University論文 100 件·共通: 電極, エネルギー工学, 電気化学, エネルギー +6
- 材料科学Shigeo Maruyama 研究室東京大学論文 100 件·共通: 古典物理, 力学, 基礎物理, 物理化学 +9
- 医学Tomoya Kawaguchi 研究室大阪公立大学論文 100 件·共通: 電極, エネルギー工学, 電気化学, エネルギー +6
- 工学Toshiki Watanabe 研究室京都大学論文 100 件·共通: 電極, エネルギー工学, 電気化学, エネルギー +6
研究成果(35 件)
- DOI: https://doi.org/10.48505/nims.6264
- DOI: https://doi.org/10.6084/m9.figshare.32090041.v2
- DOI: https://doi.org/10.1080/14686996.2026.2653417
- DOI: https://doi.org/10.6084/m9.figshare.32090041
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.commatsci.2025.113771
- DOI: https://doi.org/10.1007/s42493-025-00143-z
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.actamat.2025.121696
- DOI: https://doi.org/10.1021/acsnano.5c12424
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.memsci.2025.124401
続きを表示(残り 25 件)閉じる
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.actamat.2025.120838
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.actamat.2025.120709
- DOI: https://doi.org/10.1103/physrevb.109.054303
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmecmd.2024.37.os-1904
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.commatsci.2024.113069
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.actamat.2023.118739
- DOI: https://doi.org/10.2320/materia.63.49
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijhydene.2023.06.001
- DOI: https://doi.org/10.1103/physrevmaterials.7.053608
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.actamat.2023.118963
- DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.4254267
- DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.4003186
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jallcom.2022.168559
- DOI: https://doi.org/10.2320/jinstmet.j2022012
- [2022] Artificial neural network-based path integral simulations of hydrogen isotope diffusion in palladiumDOI: https://doi.org/10.1088/2515-7655/ac7e6b
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.commatsci.2022.111366
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.scriptamat.2021.114480
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.scriptamat.2021.114282
- DOI: https://doi.org/10.2320/materia.60.467
- DOI: https://doi.org/10.1103/physrevmaterials.5.065406
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-021-83920-8
- DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.3878346
- [2021] Nucleation Kinetics of the β′′ Precipitate in Dilute Mg–Y Alloys: A Kinetic Monte Carlo StudyDOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.3957211
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)。