スキップしてメイン コンテンツに移動

グラフェンとナノ微粒子を組み合わせた触媒の産業インパクトは物凄く大きい

電気化学にとってグラフェンと金属微粒子を組み合わせて反応をしやすくした高性能の触媒の発明はものすごく大きなテーマで、産業上のインパクトが大きい。

過酸化水素の製造方法を大幅に簡易に低コストにできる新規の製造方法を韓国チームが見つけた。そのキーテクノロジーはグラフェンと金属微粒子を組み合わせて反応をしやすくした高性能の触媒の発明だった。
数日前に私がこのブログで取り上げた2009年の私自身のブログで指摘していた触媒の新規製造方法の指針実現した形だ。
https://mokuyojuku.blogspot.com/2020/01/blog-post_32.html

数日前に私がこのブログで取り上げた2009年の私自身のブログで指摘していた触媒の新規製造方法の指針実現した形だ。

https://mokuyojuku.blogspot.com/2020/01/blog-post_32.htm

特筆すべきはこの触媒が、電気化学反応での触媒とのいう点だ。私のブログでも電気化学反応の触媒を想定していると書いている。従来の触媒は化学反応は、熱や圧力を高めて進める反応に使われる。

一方で、グラフェンとナノ金属粒子を組み合わせた電気化学反応向けの触媒は、従来はほとんど研究されず、実用例も少なかったようで、今後の発展が非常に大きく期待できる。

もう一つ重要なテーマは
バイオと電気化学は組み合わせられることだ。
触媒という考え方は電気化学の分野でバイオ反応と結びつけやすい。

今回の過酸化酸素合成だけでなく、有機物質の燃料電池、エタノール、メタノールなどの合成や発電、バイオマス反応、バイオマスで使われる微生物を増やすような反応にも応用できる。

https://www.nikkan.co.jp/articles/view/00396058

一般的な化学反応だけでなく、菌のような微生物が増えていく成長や発生も反応と同じように電気で促進できるのだ。菌は、栄養の一部に酸化還元反応を使っているからだ。
鉄や銅を菌の体に取り込んでいることが多い。
赤血球が鉄を含んでいることは有名だが、菌にも金属が含まれている。
そうした金属は酸化還元反応を通じもて微生物が栄養分を取り込む際に使われる。糖などを燃やして栄養にするという表現があるが、同じように銅や鉄を酸化・還元して栄養を得る菌もいる。
肥料にもミネラルとして金属が含まれるのは植物も、菌も金属を栄養を得るときに利用しているからだ。
そうした金属の酸化還元反応は
電気化学の一番得意な分野で、それを加速する触媒としてグラフェンはとっても重要な物質だ。
グラフェンというと単なる平面物質を想像するひともいる。
実際は、炭素数層でできた平面と、そのエッジ部分、端部がこれまでにない触媒活性点あることが証明されてきたようだ。2009年時点で私は直観的に端部の活性度の高さを指摘している。端部にナノサイズの金属を配置して、反応物がグラフェンと金属の間に来たときに一気に反応が進むのだ。

電気化学反応とは酸化還元反応を、そとの電源などから電気を電極に通じて、触媒上で進む反応反のだ。一般的には電気めっきや電池の反応が知られている。

日本の電気化学者にも、グラフェンとナノ金属微粒子を活用した触媒研究をぜひ進めてもらいたい。
ラベル:

このブログの人気の投稿

総合界面重力マスター方程式（The Integrated Master Equation）

界面における**「加速・抑制の差分（\Delta_{\rm int}）」 、熱的エネルギー活性化を表す 「アレニウス型応答（\mathcal{A}_E）」 、および動的・時間的応答を表す 「デバイ緩和型応答（\Phi_\omega）」 を、自由パラメータゼロの幾何学的ホライズン項に統合した 「総合界面重力マスター方程式（Integrated Interface Gravity Master Equation）」**を定式化します。 1. 総合界面重力マスター方程式（The Integrated Master Equation） 物理的界面における「幾何・空間」、「エネルギー・熱（熱力学）」、「時間・周波数（動力学）」の全応答を1つの数式に集約した完全版の方程式です。 \boxed{ \frac{G_{\rm eff}}{G_N} = \frac{g_{\rm obs}}{g_{\rm bar}} = \sqrt{ 1 + \underbrace{(C_a A - C_d D)}_{\text{界面差分 }\Delta_{\rm int}} \cdot \underbrace{\exp\left(-\frac{E_{\rm eff}}{\mathcal{E}_{\rm eff}}\right)}_{\text{アレニウス型応答 }\mathcal{A}_E} \cdot \underbrace{\frac{1}{1 + (\omega\tau)^2}}_{\text{デバイ緩和型応答 }\Phi_\omega} \cdot \underbrace{F(a)}_{\text{宇宙論的緩和}} \cdot \underbrace{\frac{c H_0}{\pi^{3/2} g_{\rm bar}}}_{\text{幾何学的ホライズン項}} } } 2. 各構成要素の物理的定義と役割 本方程式は、時空界面の多様な物理的側面を階層的に記述しています。 ① 界面差分項：\Delta_{\rm int} = C_a A - C_d D （空間・状態差分） A（界面加速因子） : 宇宙境界の膨張や量子的ゆらぎによって正の重力応答を励起する駆動源。 D（界面減速・抑制因子） : 界面の熱的緩和や散逸により、重力増幅を抑制してニュートン力学側へ引き戻す制動源。 物...
Read more »

「生命には、まだ見つかっていない共通の数式があるのではないか？」

「生命には、まだ見つかっていない共通の数式があるのではないか？」 昔から科学には、別々に見えていた現象を「実は同じ数学で表せるのでは？」と考える人がいました。 天体と地上の運動を結びつけた力学。 電気と磁気を結びつけた電磁気学。 熱や振動、信号を共通の周波数表現で扱うフーリエ解析。 つまり科学は何度も、 「違って見えるものを、共通の数学に写像する」 ことで進んできました。 そこで、生命についても同じことができないか、と考えています。 私が考えているのは、仮に名前をつけるなら **「物理化学生命のメタモデル」**です。 生命を一つの巨大な方程式に押し込むのではありません。 分子、細胞、組織、臓器、神経、脳、行動、そして社会環境。 それぞれの階層には、それぞれ固有の [ \tau;（緩和時間）, \quad \omega;（周波数）, \quad \phi;（位相） ] があると考え、それらを複素応答・周波数応答という共通の数学的な言葉で眺めてみる。 電気化学交流インピーダンスでは、 [ Z(\omega)=Z'(\omega)+iZ''(\omega) ] のように、周波数を変えながら系の応答、位相、蓄積、散逸などを調べます。 私自身は、この考えにつながる電気化学的な界面応答の方程式を作っており、電気化学交流インピーダンスから宇宙物理までの現象について検証してきました。 生命については、まだ別の問題があります。 生命は単純な受動回路ではなく、エネルギーを使い、自ら状態を変え、修復し、適応する非線形・能動的なシステムです。 そこで、分子構造の振動や緩和を最下層の近似として置き、その上に細胞、組織、臓器、神経系などの階層を重ねていく。 さらに重要なのがフィードバックです。 脳は身体の状態を受け取り、行動や自律神経などを通じて身体へ働きかける。 では、そのフィードバックを、本人の脳だけでなく、 他者・会話・食事・社会環境からの入力によってアシストできないか？ という発想です。 たとえば、 「1日1回、誰かとコーヒーを飲む」 という行為そのものが魔法のように寿命を延ばす、という話ではありません。 本当に考えたいのは、 [ \text{他者との接触} \rightarrow \text{外部入力} \rightarrow \text{脳・自律神経} \r...
Read more »

異分野横断による計算論的突破口 「GIS情報に基づく都市環境インピーダンス推定装置、および空調負荷削減試算プログラム」

異分野横断による計算論的突破口 「GIS情報に基づく都市環境インピーダンス推定装置、および空調負荷削減試算プログラム」 さかきSakaQi研究所　on木陽塾 2026年8月31日 13:09 電気化学の等価回路・インピーダンス分光（EIS）で用いられる応答関数と、地球・惑星スケールの流体・固体界面における角運動量（あるいは運動量・熱）交換を統合する**一般化演算子方程式（Generalized Operator Equation）**の数学的定式化です。 1. 基礎となる時間領域の畳み込み方程式 微視的な電気化学応答と巨視的な地表・大気・海洋間のトルク応答は、どちらも**「入力ポテンシャルに対する動的境界の遅延応答」**として統一記述できます。 時空間における応答を記憶核（Memory Kernel） K(\mathbf{r}, t - t') を用いた積分形として定義します。 Q(\mathbf{r}, t) = \int_{-\infty}^{t} K(\mathbf{r}, t - t') \cdot \nabla \Phi(\mathbf{r}, t') \, dt' + \mathcal{S}_{\text{cat}}(\mathbf{r}, \Phi) Q(\mathbf{r}, t)：流束密度（電気化学：電流密度 j / 地球系：トルク密度 \tau_{\text{surface}} または熱流束 q） \Phi(\mathbf{r}, t)：駆動ポテンシャル（電気化学：過電圧 \eta / 地球系：相対角速度差 \Delta \Omega や温度場 T） K(\mathbf{r}, \tau)：時間応答核（緩和時間分布 \tau を内包するメモリ関数） \mathcal{S}_{\text{cat}}(\mathbf{r}, \Phi)：正・負の触媒的補正項（非線形な局所増幅・減衰効果） 2. 周波数領域における一般化アドミタンス演算子 上式をフリエ変換し、空間演算子構造として整理すると、複素アドミタンス演算子 \hat{\mathbf{Y}}(\mathbf{r}, \omega) による次の方程式が得られます。 \hat{\mathbf{J}}(\mathbf{r}, \omega) = \hat{\mathbf{...
Read more »