謝 本研究の一部は公益財団旭硝子財団，科研費（22K04880），文部科学省「マテリアル辞 先端リサーチインフラ」事業(JPMXP1222NM0102)の助成により実施された．

EIT法を用いたカーボンナノチューブ薄膜の非破壊欠陥評価
Nondestructive testing of carbon nanotube thin films using EIT method
東京理科大学 先進工 〇皆川 敬哉，金子 怜司，山崎 智亮，常盤 和靖，生野 孝*

研究背景* tikuno@rs.tus.ac.jp[4] A. Cultrera et al. Sci. Rep., 9, 10655 (2019).
[5] O. Jinwon et al. ACS Nano, 12, 7546 (2018).

パッケージングされたデバイスに予め診断用電極を形成し，電気インピーダンストモグラフィ (EIT)法により，内部の導電率分布をリアルタイムに非破壊で可視化．

着眼点

ナノカーボンデバイスの非破壊欠陥評価
蓄電・創電デバイス（LiB，SC，FCなど[1-3]）の電極材料の一つとして，ナノカーボンが用いられている．これらのデバイスは，イオンの空間的偏りを利用したものであり，デバイス性能とイオンの空間分布に相関がある．また，デバイス稼働中における，電極内部の副産物生成・結晶性劣化による性能低下が問題となっている．
そこで，安全性の観点から，使用中の模式図デバイスのリアルタイム非破壊ヘルスモニタリング法の開発が期待されている．
[1] V. Prabhakaran et al. Nat. Commun., 7, 11399 (2016).
[2] A. Nomura et al. Sci. Rep., 7, 45596 (2017).
[3] E. Akbari et al. Int. J. Energy Res., 41, 92 (2017).

Embeddednanocarbon
erectrode・Defect・Impurity

ナノカーボン材料への適用例

EIT法の基本原理
DataSystem順問題

𝑗 ,𝐸𝜎逆問題

TDS

・EIT法と*TDS法を EIT用いたグラフェン試
料の導電率空間分
布の比較[4]*TDS：テラヘルツ時間領域分光法

・CNT-PDMS
複合材料による接触センサ[5]逆問題の解

現 状 1.
2.

抵抗分布の空間分解能が低い．
電気的情報と物質的情報の相関は明らかになっていない．

本研究 •パッケージングしたデバイス内部のナノカーボン電極内部におけるイオン・欠陥・不純物の空間分布を非破壊で可視化することは困難．
•

機械学習を用いたEIT法による空間分解能の改善．
CNT薄膜の結晶性分布と抵抗分布との相関．

課 題

https://engineer.fabcross.jp/archeive/211224_lithium-ion-battery.html

方法

レーザ照射条件に対する結晶性・電気特性

試料作製・測定方法
1. スプレー塗布

2. レーザ照射
ライン状に照射．

MWNT分散液0.75 wt%（名城NC）

ΦMWNT

Au
Glass
Hot plate (100℃)

逆問題解法

Au

MWNT
Glass

従来法

1. 反復ガウスニュートン法 (IGN)［6］2. 機械学習法(1D-CNN)

2.4 W

CenterEdge
Pristine MWNT film

照射部

500 µm••

1.5 mm

3. AND法［7］異なる手法による再構
有限要素法による静電場シミュレーション（COMSOL Multiphysics）を用 成画像の各画素値を規いて学習データを作成．
格化し，Polarと掛け合わ・学習データ数：13200
せることで，論理積の考・epoch数：300
えを適用した画像解析手・畳み込み層：4層法．
・出力：100×100pixel

IGN

1DCNN

Polar

AND＋＋＋＋＋－＋－－＋＋－－－－－Center

1.8 W

Edge

1.2 W

Pristine

0.6 W

出力増加に伴い， IG/ID比が増加．
出力が1.8 W 以上のとき，GバンドとDバンドのピーク強度が低下．

電気特性[7] K. Minakawa et al. AIP Advances,
14, 015210 (2024).

本手法

出力依存性 (Center)

500 µm再構成結果を従来法と新規手法による逆問題解法で比較．

[6] A. Adler et al. Physiol. Meas.,
22, S25 (2006).

位置依存性 (0.6 W)

照射部光学顕微鏡像作製したMWNT薄膜試料

AuElectrode

ラマン分光法を用いて位置と出力に対する結晶性の変化を評価．

*p=照射部面積/母材面積14 mm

出力：0.6~2.4 W
速度：1 cm/s

Au

結晶性測定条件
・注入電流：10 mA (1 kHz)・照射部Φ：0.2 mm~3.0 mm(面積比*p：0.2×10-3 ~ 45.9×10-3)

レーザ照射前後での抵抗の変化ΔR/R0を評価．

メカニズム

レーザ照射による加熱がCNTの結晶性を改善し，抵抗が変化[8]

抵抗増加
Min.
⊿R/R=-0.18[8] H. Komatsu et al.
Sci. Rep., 13, 2254 (2023).

MWNT

Glass

CO2
レーザ照射
0.6 W

抵抗低下

••

界面活性剤
（絶縁体）

Pristine

抵抗低下

レーザ照射
2.4 W

Glass

抵抗増加

Glass

低出力：結晶性の改善と界面活性剤の除去→低抵抗化．
高出力：MWNTが局所的に昇華し欠陥形成→高抵抗化．

EIT法による導電率分布の可視化

0.2×10-3導電率分布（再構成像）
IGN
1D-CNNAND

0.5 mmΦ 1.0 mmΦ 2.0 mmΦ 3.0 mmΦ

3.0 mmΦラインプロファイル
IGN
1D-CNNAND𝜎

1.0 mmΦ

0.5 mmΦ

0.2 mmΦ

レーザ出力：0.6 W

導電率分布（再構成像）
IGN
1D-CNNAND𝜎

1D-CNN

5.0 mm

過大評価•

IGN法は，サイズ比pの低下に伴い欠陥を過大評価．
AND法を用いることで，面積比0.2×10-3でも欠陥を可視化．

AND5.0 mm
1.2

光学顕微鏡像••（3 mmΦ）
照射領域

IGN

0.6 W

Sample5.0 mm••p0.2 mmΦ

1.3×10-3

5.1×10-3

45.9×10-3p

結晶性分布と抵抗分布の相関

レーザ出力：2.4 W

45.9×10-3

照射サイズ依存性

IG/ID

2.0 mm0.8

1D-CNN法およびAND法により，精細な抵抗分布を可視化できた．
IG/IDラインプロファイルのピーク位置と，1D-CNN法およびAND法により得た抵抗ラインプロファイルのピーク位置に相関があった．
IG/ID=0.9未満の領域とそれ以上の領域を区別できた．

結論

K. Minakawa et al. AIP Advances,14, 015210 (2024).
K. Minakawa et al. Jpn. J. Appl. Phys., 63, 018004 (2024).

• 1D-CNN法およびAND法により，EITの空間分解能が向上した．
• CNT薄膜の結晶性分布と抵抗分布との相関を確認したところ，CNT薄膜のわずかな結晶性の違いをEIT像として可視化できることを明らかにした．
• 今後は，μmオーダーの可視化技術開発とグラフェン等への適用を目指す．