ISSN0913-0020

The Japan Research and Development Center for Metals

一般財団法人

金属系材料研究開発センター

2020.1

No.399TODAY

レアメタルのリサイクル技術の開発ている製錬法（クロール法）で作られるバージンのチタンよりも、スクラップを処理して製造したチタンの方が、純度が高くなるという革新的なアップグレード
東京大学 副学長・教授
リサイクル技術を開発することである。
日本はチタンスクラップの多くを海外に輸出してい岡部 徹
るが、将来は、この技術開発が成功して、逆に、海外学部学生のときから、チタンをはじめとするレアメ からスクラップを輸入し、スクラップから直接、高品タルの製錬やリサイクル技術の開発に関する研究を続 質なチタンを製造して輸出する時代が到来するものとけてきた。レアメタルの研究歴はすでに３０年を超え 期待している。
貴金属やレアメタルの精錬に関しては、日本が世界た。海外を含めても、これほど長く、同じテーマに取のトップランナーであることを、ほとんどの一般人はり組んできた研究者はきわめて珍しい存在であろう。
15 年前までは、チタンの製錬やレアメタルのリサイ 知らない。また、貴金属を含むスクラップを日本が海クルの研究に没頭していると周囲に語っても、ほとん 外から多量に輸入し、高い精錬技術によって富を生みどの人が興味を示さず、またその将来性や重要性を理 出していることも、一般には知られていない。日本の解して貰えなかった。しかし、最近では、「レアメタル 産業界が誇る非鉄精錬技術と環境技術の極めて高いレのリサイクルの研究に取り組んでいる」と話すと、研 ベルについては、学会や業界内に留めず、広く一般社
究の中身を語らなくても、「良い研究をしていますね」 会、さらには海外に向けて、さらに強くアピールすると、反応される時代となった。まさに、隔世の感がある。 べきであろう。
誰もが注目していない頃から様々なレアメタルの製レアメタルのリサイクルの研究については、実に様々な課題に取り組んできた。高性能磁石に不可欠な 錬やリサイクルの研究を延々と続けてきた結果、最近ネオジムなどの希土類金属（レアアース）のリサイク は、海外から貴金属やレアメタルのリサイクルに関すルの研究は、誰もが注目していなかった東北大の助手 る特別講演や寄稿の依頼が多く寄せられるようになっの時代から取り組んでいた。それが幸いして、尖閣諸 た。レアメタルの研究成果が時代の脚光を浴びるのは、島問題に端を発した 2010 年の中国によるレアアース 研究者としては光栄なことである。しかし、最近、私禁輸騒動の後は、その重要性や意義が一般社会からも は大学の幹部として管理職の仕事もしているので、研認められるようになり、後にたくさんの学術賞をいた 究時間を確保できないのが、悩みの種である。
かつて、もっとも出来が悪い学生の一人であった私だくことができた。
タンタルコンデンサからのタンタルのリサイクルに が、レアメタルの研究に取り組くむようになったのは関する一連の研究も、先駆的な取り組みであると自負 偶然であり、学生時代の恩師の影響でもある。レアメしていたが、取り組んだ時期が早すぎ、当時は誰から タルに巡り合い、それがライフワークとなったのは、素晴らしい人々との出会いのお蔭であり、今では「レも評価されなかった。
最近は、工業製品のスクラップに含まれる金や白 アメタル人脈」の大切さを痛感している。
これからも、新たな研究展開を目指し、日本が世界金族金属などのリサイクルを中心とする環境調和型技術の開発に取り組んでいる。この研究も筆者が東大 をリードしている非鉄冶金・特殊金属製錬の学問を一に赴任したころは、「なんでそんなマイナーな金属の 層発展させて、レアメタル製錬やリサイクルの研究成リサイクルの研究をしているの？」と多くの人から 果を少しでも社会に役立てるべく、夢とロマンをもっ怪訝にみられていた。ところが、近年は、米国の材 て努力していきたい。この場をお借りして、今後とも料系の雑誌の最優秀論文賞を授与されたり、Plenary 皆様方のご支援とご指導をお願いする次第である。
Lecture( 基調講演 ) に招待されるなど、海外からも高 参考文献：く評価されている。
岡部 徹 : '' 未来材料：チタン・レアメタルの研究の夢とロマ
チタンの “ アップグレードリサイクル ” という新た ン '', JRCM News( 財団法人 金属系材料研究開発センター ),な試みも行っている。私の夢は、現在、商業利用され 平成 23 年 (2011) 2 月 , No. 292 (2011) p.1.

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JRCM REPORTNEDO 委託事業 IoT 推進のための横断技術開発プロジェクト／
超高効率データ抽出機能を有する学習型スマートセンシングシステムの研究開発」（2016 ～ 2020 年度実施）の成果概要
技術研究組合 NMEMS 技術研究機構
研究企画部 部長 逆水 登志夫
はじめに
一般財団法人マイクロマシンセンター及び技術研究
組合 NMEMS 技術研究機構は、1991 年に開始された国家プロジェクトを皮切りに、90 年代のマイクロマ
シン、2000 年代の MEMS、そして 2010 年代の IoTセンシングシステムとこれまで大小 20 ほどの研究開発プロジェクトの推進に携わってきた。現時点では
IoT 横断技術として今回取り上げる「学習型スマートセンシングシステム」、及び超微小量センシングとして 2 プロジェクトを推進しており、引き続き IoT/CPS社会の構築、ひいてはソサエティ 5.0 の実現に向けて尽力をしていくこととしている。
1. 目的と概要
さて、我が国の社会課題の一つである少子高齢化に伴う労働力不足は喫緊の課題であり、我が国産業の競争力強化のためには、IoT や人工知能などを活用した「生産性革命」が必要である [1]。IoT を活用した生産効率向上では、各種機器の稼動状態や、工場内の製品の流動状態や品質、作業者の作業状況などの現場情報をセンサにより数値化し、クラウドで収集・分析を行い、経営のための有価情報としてフィードバックが可能となる。しかしながら、現在、工場内で数値化されている現場情報は、一部の機器の稼働状況などに留まっていることから、工場全体の情報収集が求められている。
工場全体をセンシングできるシステムの普及には、下記の課題を解決する必要がある。
・種類 / 型式の異なる設備状態を把握するにはシステムの個別開発、センサ毎の個別調整と実験の繰り返しによるアルゴリズム検証が必須となる。
・有線センサの設置 / 配線工事やセンサ維持管理コストが高く、広域への多数設置は困難である。
・無線センサ（電池内蔵）の場合、現状のセンサや送信技術では電力消費が大きく、電池交換のメンテナンスが半年・1 年単位で必要となる。
・現場の状況変化・異常を検知するには、温湿度・振動以外に人間の五感に相応するセンサが必要となる。
そこで、本研究開発では、工場等の設備の稼働状況や生産品質を把握するセンシングシ
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2ステムの普及を目指して、「超低消費電力（200µW 以下）のスマートセンサ（ガス、赤外線アレー）の開発」、「設備の微小振動で連続的な高出力（500µW）
可能な自立電源の開発」、及び「スマートセンシングフロントエンド (SFE) 回路 ＊ の開発」により、コンセントレータから動的センシング制御可能な無給電センサ端末（スマートセンサ端末）を実現し、それらのスマートセンサ端末から超高効率に有用データ抽出を行える「学習型スマートコンセントレータの開発」との連携により、環境発電で収集可能な有価情報量を従来の 100 倍以上に向上するシステムの開発を目指し、2016 年度から 2020 年度までの計画で、試作と実証実験を進めている（図 1）。本稿では、これまでの成果の一部について紹介する。
＊ SFE 回路 : コンセントレータからの無線指示でセンサ測定パラメータを変更可能にする回路

2. 研究開発内容及び成果① 学習型スマートセンシングシステムの開発
従来のセンシングシステムでは、複数のセンサ情報をコンセントレータへ一旦集約し、クラウドで分析・管理を行うものが多く、この場合、センサは設定された間隔で情報を送信するため、例えば設備の停止時など、必要でないデータも送信してしまう。
500µW の環境発電（振動、光、熱ハイブリッド発電）＋無線センサで取得する有価情報を、従来比で 100 倍以上とする、学習型スマートセンシングシステム実現には、複数のスマートセンサを、コンセントレータを図1

本研究開発の概要と役割分担

介して連携させることで、設備の稼働状況を把握し、 トレータは、赤外線アレーセンサの画素データから 3必要なタイミングで必要なデータのみを厳選して取り 個のモータの高温領域を探索し、高音部のみの画素出せるシステムを構築することが重要となる。そのた データだけを計測・無線送信するように、赤外線アレーめ、学習型スマートコンセントレータには、多様な機センサ端末を自動調整することを確認した（図 4）。
器・設備等のセンシング方法・センサパラメータを自動で調整し、有価情報だけを自動で抽出可能にするアルゴリズムの開発と実装を行った（図２）。
開発したアルゴリズムを実装したコンセントレータを用いて、産業設備を模擬した実験用のロボットアームの音と電流の計測から、稼働状態を可視化できる有価情報の自動抽出を行った。その結果、コンセントレータは、電流と音を比較して関連性の高い周波数成分を探索し、その周波数成分のみを測定するよ
うにスマートセンサ端末の測定パラメータの自動調整を行い、ロボットアームの動作モー
図 2 学習型スマートセンシングシステムの開発概要
ドを分離可能なことを確認した。この際、学習前後における単位時間当たりのデータ量を比較した結果、有価情報は約 200 倍に増加することが分かった（図 3）。
②産業分野を対象としたスマートセンサの開発
工場内の情報を得るためのセンサとしては、人間の五感に相当するセンサ及び各設備のエネルギー消費状況を収集する電流センサが不可欠となる。人間の五感に相当するセンサとしては、画像センサ、マイクロフォン、温度センサ、赤外線アレー ( 温度分布 )、ガスセンサ ( 臭い )、振動センサが必要となる。このう
図 3 学習型スマートセンシングシステムの実証実験
ち、携帯情報機器に搭載されている画像、マ（産業設備を模擬した実験用のロボットアームの稼働状態の見える化）
イク、温度、振動センサは低消費電力化・小型化・高性能化が進んでおり市販品を活用することが可能である。さらに、電流センサについても「社会課題対応センサーシステム開発プロジェクト」で開発した自己給電型無線クランプセンサを活用することができる [2]。
そこで、産業用スマートセンサとして、小型・低消費電力のガス及び赤外線アレーセンサの開発を行った。本稿では、赤外線アレーセン
サを使った温度監視システムについて紹介する。赤外線アレーセンサについては、上記プ
ロジェクト [3] でオフィス空間の温度範囲で温度分布を取得できるセンサを開発した。本研
究開発では、工場の低温・高温設備を監視するため測定温度範囲を広げ（0~100℃）、環境発電でも現場の遠隔監視に対応できるように、温度計測の画素選択機能（1~256 画素）、温度分解能・測定頻度変更機能の開発を行った。
開発した温度監視システムを用いて、産業設備を模擬したモータの自動計測と学習効果
図 4 赤外線アレーセンサを使った温度監視システムの実証実験の確認を行った。①と同様に学習型コンセン
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本システムの計測では、学習後に送信データ量を 1/5 に低減でき、送信頻度は、全領域計測だと 120 秒間隔となるところを、部分測定であれば 10 秒間隔に増加させることができることから 12 倍に増加する結果が得られた。
送信データの削減と送信頻度の増加で有価情報量としては 60 倍となり、さらに、発電エネルギーの余力に応じて温度分解能の増加（同一画素の温度平均回数の増加）させることにより、微小温度差の検出も可能となることか
ら、有価情報量を 100 倍以上にできると考えている。
③工場内の振動で高出力可能な MEMS 振動発電デバイスの開発
産業用の自立電源としては、長期間メンテ
ナンスフリー ( 設備の精密点検サイクルである 5 年程度 ) とするため、現場で得られる環境エネルギー源に合わせ、例えば野外の太陽光や工場内の照明光、ポンプ・モータ等の振動、蒸気・温水配管から出る廃熱を用い、場合によってはそれらを組み合わせて安定的に発電・蓄電するハイブリッドの自立電源が必要となる。このハイブリット自立電源の出力としては、スマートセンサの駆動、センサ端末での
図 5 MEMS 振動発電デバイスの開発
データ処理・無線通信、さらにコンセントレータから動的センシングを可能にする SFE 回路を起動させるために、500µW を目標値とした。
意見を踏まえ、実証現場とセンシング対象設備を選定
上記の環境エネルギーを変換する素子として、光・ し、学習型スマートセンシングシステムで稼働状態の熱発電素子は、電子機器・再生可能エネルギーとし 把握や日常保守点検作業のセンシング化を行えるかのて開発・製品化が進んでおり市販品を活用すること 検証を進めるとともに、プロジェクト参画企業、アドが可能である。本研究開発では、産業分野において バイザー委員企業と連携して事業化を推進していくこ想定される微小外部振動の周波数 (50Hz~100Hz)、加 ととしている。
速度 (0.15G) (G ＝重力加速度 ) から 500µW 出力を得
開発概要や研究開発成果は下記ホームページで紹介るため、MEMS エレクトレット発電素子、真空パッ しているので、是非ご参照願いたい。
ケージ、発電した電流を整流・蓄電する回路、広帯域 http://lbss.la.coocan.jp/index.html化機構等の開発を行った。試作した振動発電デバイス（MEMS デバイスサイズ：2.1cm x 2.1cm、真空パッケー 【参考文献】
ジ：3.1cm x 3.1cm）は、100 Hz、0.15 G において、 (1) 内閣府 日本経済再生本部 :「日本再興戦略」改訂 2015
- 未来への投資・生産性革命 500µW 以上の出力が得られることを確認した。
(2)「社会課題対応センサーシステム開発プロジェクト」
3. まとめ事 後 評 価 分 科 会 (2015 年 9 月 )、 資 料 7 事 業 原 簿 ( 公本研究開発は、残る 2019 年度と 20 年度の 1 年数 開 )、http://www.nedo.go.jp/introducing/iinkai/kenkyuu_
か月間となり、これまで行ってきたユーザヒアリング bunkakai_27h_jigo_5_1.html（加工組立、プラント、食品製造等）やアドバイザー 【謝辞】
委員（IoT システムベンダー、ビル管理システム、交 本研究は、国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合通インフラ、小売電力事業者、石油コンビナート）の 開発機構（NEDO）の委託業務の結果得られたものです。
The Japan Research and Development Center for Metals

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JRCM NEWS ／第 399 号

2020 年 1 月 1 日
小紫 正樹
一般財団法人 金属系材料研究開発センター〒 105-0003 東京都港区西新橋一丁目 5 番 11 号 第 11 東洋海事ビル 6 階

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