Katsuto Otake 研究室
主宰者：Katsuto Otake
東京理科大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、化学物質の物理化学的性質を精密に測定し、その性質を予測・制御する研究を行っています。特に、二酸化炭素と各種有機溶媒の混合系、およびシリコンアルコキサイドなどの機能性化学物質を対象として、高温高圧条件下での密度・蒸気圧・相挙動などの基礎的な物性データを実験的に取得しています。これらのデータは化学プロセス設計の最適化に不可欠な情報となります。
測定した物性データを活用し、機械学習手法（人工ニューラルネットワーク、サポートベクターマシン、遺伝的プログラミング）と量子化学計算を組み合わせることで、未測定物質の物性を高精度で推定するモデルを開発しています。例えば、分子構造情報から状態方程式のパラメータを予測する手法を確立することで、実験測定では対応できない多種多様な物質に対応可能な予測ツール構築を目指しています。
さらに、これらの知見を応用して、環境調和型の材料開発に取り組んでいます。超臨界二酸化炭素を用いた可塑剤の抽出分離、pH制御機能を持つ生体高分子ゲルによる難水溶性医薬品の可溶化、生体親和性を有する新規ガラス材料の開発など、実社会の課題解決を指向した研究を展開しています。
※ 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。
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研究成果（23 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.supflu.2025.106839
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.fluid.2025.114496
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.fluid.2025.114444
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.fluid.2025.114443
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.fluid.2025.114424
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.supflu.2025.106589
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.fluid.2024.114174
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10953-024-01420-5
- DOI: https://doi.org/10.1021/acs.jced.4c00325
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.fluid.2024.114227
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.fluid.2024.114153
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.fluid.2024.114140
- DOI: https://doi.org/10.1177/00220345241231772
- DOI: https://doi.org/10.1107/s2053273323083092
- DOI: https://doi.org/10.1627/jpi.66.69
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.fluid.2023.113941
- DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.4148348
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.supflu.2021.105330
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.fluid.2021.113179
- [2021] Pressure–Volume–Temperature Relationships of Tetraethyl, Tetrapropyl, and Tetrabutyl OrthosilicatesDOI: https://doi.org/10.1021/acs.jced.1c00499
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jct.2021.106618
- [2021] Phase behavior of carbon dioxide/tetrapropyl orthosilicate and tetrabutyl orthosilicate systemsDOI: https://doi.org/10.1016/j.fluid.2021.113172
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