発表のポイント
- 固体酸化物形燃料電池、酸素センサー、分離膜などに不可欠な酸化物イオン伝導体について、約60年にわたる文献を精査し、483種類の酸化物を収録した高品質データセットを構築しました。
- 文献中で、異なるアレニウス式に基づいて算出された伝導度に関して、元論文の図表を手作業で再点検・再プロットすることで、活性化エネルギーや前因子を統一的に再評価しました。
- 本データベースを用いて解釈可能な回帰モデルを構築し、酸化物イオン移動が主に局所配位環境と静電相互作用に支配されることを示しました。
概要
酸化物イオン伝導体は、固体酸化物形燃料電池や酸素センサー等を支える重要材料です。しかし、多様な材料を横断的に比較できる体系的なデータ基盤は十分に整っていませんでした。
東北大学金属材料研究所のJang Seong-Hoon特任助教、清原慎講師、熊谷悠教授、同大学大学院工学研究科の高村仁教授らの研究グループは、過去約60年の実験報告を網羅的に調査し、伝導度の代表的指標である活性化エネルギーと前因子を整理したデータセットを構築しました。
本研究では、84報の実験論文から483種類の酸化物を収録しました。特に、過去文献に散見される誤ったアレニウス式による解析を見直し、原論文の図表からデータ点を再抽出・再計算することで、比較可能性と再現性の高い高信頼データ基盤を実現しました。
さらに、このデータセットを用いて構築した解釈可能な回帰モデルを構築しました。その結果、活性化エネルギーは局所構造環境に、前因子は金属―酸素間のクーロン相互作用に強く依存することを明らかにしました。
本成果は、過去の知見を整理するだけでなく、今後の新材料探索や機械学習ポテンシャルの検証に活用できる基盤を提供するものです。信頼性の高い「AI ready」な実験データの整備により、次世代の酸化物イオン伝導体設計が加速することが期待されます。
本研究成果は、2026年4月1日付でデータ論文誌Scientific Dataに未編集版としてオンライン掲載されました。
詳細
- プレスリリース本文 [PDF: 2.5MB]
- Scientific Data [DOI: 10.1038/s41597-026-07100-x]
図1. 本研究におけるデータセット構築・キュレーションの流れ。文献探索、対象データの選別、アレニウスプロットの再評価という一連の手順を示しています。特に、誤った式の使用に起因する系統誤差を補正するため、元論文の図表からデータ点を再抽出し、活性化エネルギーと前因子を統一的に再計算した点が本研究の重要な特徴です。