ナノスケール現象をも取り入れた人工物デジタルツインの構築
東京大学大学院工学系研究科 システム創成学専攻

沖田 泰良

マクロスケールのモニタリング・
数値シミュレーション– 外的因子の定量化と構造物の応答 –光ファイバセンサを用いたひずみ計測

マクロスケールのモニタリング・数値シミュレーション– 外的因子の定量化と構造物の応答 –光ファイバセンサを用いたひずみ計測

JAXA飛翔に設置された光ファイバセンサ
エレベータ操舵時の胴体ひずみ分布（動画）メゾスケールでの検査・数値シミュレーション– 構造材料の微細応答と損傷蓄積の定量化 –局所ひずみ集中箇所を対象としたき裂発生進展のモデル化＜着目すべき部位の特徴＞＜着目すべき荷重の特徴＞
機器･構造物に負荷される外荷重は正負交番かつランダムである場合が多い．

疲労亀裂発生サ
イトは幾何学的応力集中により外力が増幅負荷され，かつ強い引張溶
接残留応力が分布している箇所であることが多い．

課題：疲労発生タイミングの予知→損傷蓄積進行状況の高精度予測ナノスケールでの検査・数値シミュレーション– 損傷の前兆を検出する技術の開発–
Fe中に形成した第二相（析出物）[1]相分離（Fe-Cr合金で観察されるスピノーダル分解） [2]

表面き裂
転位

閉口き裂
10nm

[1] 九大・渡辺英雄先生のご厚意による．
[2] K. Fujii et al, 2012

超音波を用いた材質劣化検出
線形超音波

非線形超音波従来から広範に使用されてきた方法で，音速や減衰率等を信号として用いる．

材料の非線形に起因する信号を取得する手法で，主に送信波と異なる周波数成分を検出する．

非線形超音波による材質劣化検出 (1)スピノーダル分解
G. Guti!errez-Vargas et al.

3D Atom Probe によるFe-Cr合金のCr濃度微少変調マップ測定 [1]Fe-Cr合金特性変化の時効時間依存性 [3]
硬さの測定
線形超音波
非線形超音波10nm•

after 10 hchange ofoccurrenc

4.3. EffecSinceoccurred ivery muchas a functi
a 30% chaand then cas the spe
Fig. 10of aging t
10 h of exby the mitween unt
βR obtain
baseline nand afterFig. 11. Changes of linear and nonlinear ultrasonic parameters and micro hardness asfunction of thermal exposure time.
times; theaged condFig. 11velocity)normalize
shear wa
nonlinear[3] G.G. Vargas et al, acoustoela
2018
tively. Th

体積変化を伴う組織，弾性定数を著しく変化させる組織以外等でも，微細組織検出技術として適用できる可能性がある．

非線形超音波による材質劣化検出 (2)照射脆化
中性子照射によりFe中に形成する析出物 [1]

非線形超音波応答の中性子照射量依存性 [4]Rheinsberg irradiation
255 ℃

JMTR irradiation
3.4×10-3 dpa, 288 ℃• 非線形超音波応答は，析出物形成，相分離など，ナノスケールの組織変化を検出する手法として，高い可能性を秘めている．
[4] K.H. Matlack et al, 2012

軽水炉圧力容器鋼の照射脆化• 原子炉圧力容器の胴部（炉心領域部）においては，中性子照射によって関連温度が上昇し，上部棚吸収エネルギーが低下することは広く知られており，
JEAC4201及び4206に評価方法や基準が定められている．

科学的根拠に基づいた検査技術構築に向けて
ナノ組織非線形超音波信号

MD simulations• 科学的根拠に基づいた検査技術構築のためには，微細組織と信号変化を物理メカニズムに基づいて定量化することが求められる．

MD法による非線形超音波応答の定量化 (1)sourcedetector

弾性波 𝑥 = 𝑥! + 𝑎"# sin 2𝜋𝑓" 𝑡 + 𝑎$# sin(2𝜋𝑓$ 𝑡)を4周期与える．
(𝑎"# , 𝑎$# = 0.1 Å,𝑓" = 500GHz, 𝑓$ = 200GHz)
detector regionの各原子の変位の平均を各タイムステップごとに記録し，検出信号とする．

Average Position (Å)

0 .1 51.02

source0 .1

detector

0 .0 50-0 .0 5

1-0 .1-0 .1 505

1015Time (ps)200 .0 6

2nm_Cu0.96

7nm_Cu0.94

mono_Cu
perfect_lat

0.92
00.2

0.4

Concentration [%]0.6

Amplitude Spectrum (Å)

β/β0

0.98
Normal mode A1, source0 .0 5

A10 .0 4

𝛽=0 .0 30 .0 2

𝐴!
8𝐴" ! 𝑘 ! 𝑥

Second harmonic
generation A2

0 .0 1
00.5

11.5

22.5

Frequency (THz)33.5

フーリエ変換MD法による非線形超音波応答の定量化 (2)長波長導入法の開発
MDの周波数帯
計算量

大

時間スケール

10nm

1μm

実験系での周波数帯
波長1mm

1ns

空間スケールの増大
10ps

長波長化
通常のMD

長波長化
MD

10nm

1μm

計算量

小

空間スケール

時間スケールの増大
波長の 2乗オーダで計算量が増える．

MD法による非線形超音波応答の定量化 (3)長波長導入法の開発
MDの周波数帯
計算量

大

時間スケール

10nm1μm

実験系での周波数帯
波長1mm

従来手法

1ns

10ps

通常の開発手法
MD

従来手法

計算量

小10nm

1μm

空間スケール

無反射境界によってセルサイズ延長が不要になり，計算量増加を波長の 1乗オーダに抑制することが可能となる．

開発手法
時間スケールのみ増大

無反射境界MDによる長波長化 (1)• 計算セルの外側にバッファ領域を設定し，この領域に存在する全原子の変位及び速度を定期的に0にリセットした．
• 既往研究にはない新しい手法であり，すべての反射波を除去できる．

𝑥!

1𝑥"#$
3波源

検出位置

2𝑥"#$3𝑥"#$

バッファ領域無反射境界MDによる長波長化 (2)周波数 (MHz)波長 (mm)振幅 (Å)

2×104
2×103
1×103
5×102
2×102
1×102
5×101
2.8×10-4 2.8×10-3 5.5×10-3 1.1×10-2 2.8×10-2 5.5×10-2 1.1×10-1
2.5
25
50
100
250
500
1000

1GHz

100MHz 10MHz

MDの周波数帯

実験系での周波数帯
波長β [-]

10nm

Perfect lattice (conventional method)
Perfect lattice (proposed method)
1% monovacancy (conventional method)
1% monovacancy (proposed method)

Wavelength [mm]

1μm

1mm

無反射境界により，実験と同じ周波数帯である10MHzオーダまで計算が可能になった．
これにより，史上初めて，実験とMD計算を直接比較することができる．

■ 機械学習分子動力学法イラスト図（案）MD法による非線形超音波応答の定量化 (4)機械学習ポテンシャルの活用

F FF
電子雲
原子核

CuNiMnSi 


学習F

再現• 従来のMDでは困難であった複数元素を取り入れることも比較的容易にできるため，圧力容器鋼で実際に観察される析出物の組成 (Cu-Ni-Mn-Si等)を模擬した非線形超音波応答の解析を行う．

照射脆化を検出する非破壊検査技術■原子炉圧力容器超音波診断イラスト図（案2改・直接診断イメージ）

力容器超音波診断イラスト図（案2改・説明用組み立て）

試験片を含んだカプセル

原子炉圧力容器▲取り出した監視試験片

原子炉圧力容器

圧力容器鋼の直接測定による安全尤度の定量化を目指す．

sourcedetector■非線形超音波のイメージ（英語版）

Metallic Materials

Narrowband Pulse

Impurity AtomMD Region

Waveform changes signiﬁcantlywith lattice defects or impurities.

DREFEM Region
2nd Harmonic Amplitude

Frequency (MHz)■拡散シミュレーションイラスト図（英語版改訂）

Saddle point
Potential energy

Frequency (MHz)

Lattice DefectFundamental Amplitude

2nd Harmonic

2nd Harmonic Amplitude

Fundamental Amplitude

Fundamental

State A

ActivationenergyState
State B

Reaction Coordinates本発表のまとめ•構造材料を対象とした種々のスケールでの検査・モニタリングデータを入力値として，数値モデルのシンセシスにより仮想実機を構築する「人工物デジタルツイン」を構築することで，システムの検査時期や運用計画を適切化するのみならず，想定外事象に対してシステムの強靭化すること，環境変化に対してシステムの可塑性を付与すること，システムの大幅な設計変更と迅速な標準化に寄与することが可能となる．

•

計算機性能の向上，新しい計算手法の開発等により，ナノスケールまでを含めた人工物デジタルツインの構築も可能となった．

•技術の完成を決定づけるのは，計算機の性能，ビックデータ活用, 新しい検査手法等の「ハイテク」ではなく，試料表面の状態，探触子の設定等，（少なくとも現状は）経験等の裏付けられた箇所である．

■リスクとレジリエンス図
（5校）

災害発生

災害時の機能維持と復興・安全文化の醸成に人工物デジタルツインを活用

▼

豊
かさ
・社
会の価
値

人工物デジタルツイン

教育機関
ステークホルダー

各種判断機関

仮想空間

マル
チス
ケール
数値
モ
デリ
ン
1m
グ

1nm

閾値

人・社会・サービスの価値向上

速やかな回復・復興
復・復興

100μmモデル
シンセシス

国・自治体など

情報伝達機関災害発生時の機能維持

一般の人々

時間・時代の変遷■リスク情報の共有■行動予測による災害時行動の可不可の把握など■改善の提案時代とともに変化するリスク

あらゆる段階での状況把握と行動指針の提案により安全かつ適切な対応に貢献

政治判断

国内・世界情勢の変化や社会構造の変化に伴う政治判断の移り変わり

知恵

新しい知見の獲得と社会・技術の変化に伴う個人の価値観の変動

マスコミなど安全文化醸成の段階

規則

目的

改善

■社会の範囲（改訂案）

現実

技術者の理想理想乖

開発する技術は時として社会のニーズとギャップがある

離学協会

社会のニーズ

政治

仮想空間

100μm

モデル
シンセシス

大学・研究機関技術の進歩する方向を決定

現実のニーズが時として技術進歩の足かせとなる

これを解決するために社会のコンセンサス

マ
ル
1nm
チス
ケー
ル
数値
モデ
リ
ン
1m
グ

科学技術の進歩する方向を決定する
人工物デジタルツインを活用

人

リスク情報共有・社会のコンセンサス
形成

組織持続可能な社会システムを実現
ステークホルダー
判断機関での制度・基準化

社会情勢・価値変動まで含めた緻密なシミュレーション

高精度
予測に基づく
迅速な提案

社会での人工物の活用と検証

仮想
シミュレー
ション

人工物システムデジタルツインによる高精度予測

各種データ・
技術の蓄積

社会情勢の変化