経緯

第５回 MBTA（Membrane Business & Technology Academy）
テーマ：CO2資源化と膜2023年8月29日「機械学習によるメタノール合成触媒の開発」

島根大学

小俣 光司

•研究の経緯•なぜメタノール合成か•課題の克服•メタノール合成への膜の応用(ALCA)•機械学習による触媒開発• 1998〜未来開拓学術研究推進事業「低環境負荷型高品位

コンビ：高速ラ• このころ「コンビナトリアルケミストリー」が流行• 2011〜NEDO「希少金属代替材料開発プロジェクト」にフォマティクス

イブラリー合成

輸送用燃料の合成 」にて低圧DME合成プロセスに従事＆HTS&インて「三元触媒設計」に従事• 2013〜石油エネルギー技術センター「重質油等高度対応処理技術開発事業」にて「重質油水素化精製触媒技術の開発 」に従事

• 2013〜先端的低炭素化技術開発(ALCA)にて「内部凝縮型反応システムによるメタノール製造プロセスの高効率化」に従事

人工ニューラルネットワー
ク、サポートベクターマシー

ン、遺伝的アルゴリズム、な• 2018年ころ「機械学習」というワードが注目され始める• NEDO「グリーンイノベーション基金事業」における住友
縮型反応器設計、触媒設計を分担

2

メタノールで大量の炭酸ガスを利用できる* 内閣府「ボトルネック課題研究会」「CO2 利用に当たってのボトルネック課題及び研究開発の方向性」より

3

メタノール製造には平衡制約がある

5

どをあれこれ応用

化学「CO2からの高効率アルコール類製造」にて内部凝

1

メタノールは燃料にも, 化成品にもなる

メタノール• DME合成開始

4

平衡シフトは可能

6

反応系からメタノールを除去するさまざまな仕組み-

7200ºC5

溶媒プロセス [1][7]M. J. Bos, et.al., Ind. Eng. Chem. Res., 58 (2019) 13987−13999.
78コンデンサー内蔵反応器 [2]メンブレン反応器 [3]910

温度勾配型反応器 [4]超高圧反応器 [5]1112プレート型反応器 [6]コンデンサー内蔵反応器 [7]7 M. J. Bos, et.al., " Characterization of a Condensing CO2 toMethanol Reactor", Ind. Eng. Chem. Res., 58 (2019) 13987−13999.
13

ALCA研究体制(ALCA, JPMJAL1308, 2013 ‒ 2018)14

内部凝縮型反応器

原理・島根大学 小俣 光司 (シミュレーション, 触媒開発)
・HiBD 研究所 藤元 薫 (反応器デザイン)
・北九州市立大学 朝見 賢二 (触媒開発，実証反応)
・北九州市立大学 天野 史章 (触媒開発)
・島根大学 久保田 岳志 (触媒開発)
・日本大学 梅垣 先生 哲士 (触媒開発)
・日本工業大学 八木田 浩史 (プロセス評価)
・エティーサ研究所 山下 将国 (プロセス評価)

1516

反応器の例

ラボにおける反応成績

転化率ほぼ100%
達成

1718

通常の反応ネットワーク

触媒活性点

ダメージ小

ダメージ大

水による触媒ダメージ小遺伝的アルゴリズムでフィッティング

1920

水による内部凝縮時の反応ネットワーク

機械学習による触媒開発

機械学習とは"人間がきちんとプログラミングしなくても機械が自分自身で学習すること"~「機械学習ガイドブック」櫻井 (2019)オーム社

モデルの基本型

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説明変数(入力，因子, パラメーター etc.)を入れて,目的変数(出力 etc.)を得るブラックボックス

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櫻井豊著

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説明変数1

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説明変数2

凝縮反応だけ追加

22

様々な組み合わせ
学習

説明変数1
目的変数

*トレーニング
目的変数

実験結果

実験条件

説明変数2

活性

説明変数

説明変数n

説明変数1

未知データ
学習済モデル○hmsha

目的変数

説明変数n

モデルの基本型
モデル

モデル

己

• 3Kの実験回数を減らす• 少ないデータから多くの情報を引き出す

21

説明変数2

望

推定
予測

予測値

探索手法

選択性

モデル

元素物性

寿命

目的変数

GSGA

触媒物性

説明変数nグリッド

学習済モデル
23

探索

最適値

••
•
•
24 •

実験条件: 直交表etc

元素物性: 融点, イオン半径, 電気陰性度 etc.
触媒物性: 表面積, 細孔, 酸素種 etc.
GS:グリッドサーチ

GA:遺伝的アルゴリズム

モデルの応用「膜」への応用

活性点の探求
活性GS

条件・物性

GS

触媒物性

反応ネットワークの決定, スペクトル成分の決定
微分方程式、算術計算

パラメータ

GA

実験結果との残差• 応答曲面法・実験計画法における多項式の代替• 利用条件の最適化• 成膜条件・作成条件の最適化• 添加剤の探索• 短時間での性能劣化評価• 膜物性と性能の関連性探求

2526

これまで試みてきた触媒開発

元素物性と活性

反応

入力

出力

メタノールのカルボニル化

元素物性

活性, 選択性

直交表(組成)活性

メタノール合成

元素物性

メタンの炭酸ガス改質
メタンの酸化的改質

フリーデル・クラフツ反応
重質油の水素化分解
酸素吸蔵材料(三元触媒)

活性寿命

温度分布

活性直交表(反応条件)寿命元素物性

活性直交表(調製条件)• 元素物性と触媒の関係• 赤枠が「通常の研究」

活性酸素種

元素物性

活性直交表(組成)

活性

調製条件

活性, 物性

元素物性

活性直交表(組成)活性• 通常の研究では右• 物性値と活性を一半分だけ実施

気に結んでしまう

27

28

元素物性と活性元素物性と活性• クラスタリング(k-means法)• 5成分を元にクラスターに分ける• 実験データは10組程度で十分→8クラスターに分けた
2930• 実験していない元素の効果をsvmで推定

元素物性と劣化式• ジメチルエーテル合成• 2CO + 4H2 → CH3OCH3 + H2O• Cu-Zn-X, Xは各クラスターから選択

y=a+d(t + b)c

これらの挙動のa,b,c,dをそれぞれ決定

元素物性と劣化式• ジメチルエーテル合成• 2CO + 4H2 → CH3OCH3 + H2O• Cu-Zn-X, Xは各クラスターから選択

パラメーターa,b,c,d3132

最高値の求め方• グリッドサーチ(GS)は, 多峰性の応答曲面でも, 必ず最高値が求まる• 説明変数が多い場合, 刻み数が多い場合, Rでは計算できない.
• 4変数5%刻みでは4^21=4.4e+12 (4千億) vs 15変数2%刻みでは15^51= 9.6e+59(1那由他)

ダーウィンの進化論• コーディング例(13桁の二進数が一つの遺伝子)1011 1010 10101
風力気温• 生物の種は多産性を原則とし, そのために起る生存競争で環境によりよく適応した変異をもつ個体が生存して子孫を残しその変異を伝える確率が高い. それで, それぞれの種が環境に適応した方向に変化する.

温度
風速
日照

遺伝的アルゴリズム(GA)日照• 交叉1011101010101 → 1011101000110
0111010100110 → 0111010110101

オゾン濃度• 突然変異1010110100101 → 1110110100101• 適応性を評価して, 適応している個体を、高い確率で、遺伝的アルゴリズム(GA)• 説明変数を遺伝子とし, 目的変数を環境適応度とする. 遺伝子が, 淘汰, 交叉, 突然変異, などを経て, 環境適応性を高める様子をシミュレートすることで, 最適な目的変数を見出す手法.

次世代へ生き延びさせる• 「遺伝子を1000個使って100世代交代」がデフォルト

33

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遺伝的アルゴリズム(GA)

遺伝的アルゴリズム(GA)• グリッドサーチほどメモリがいらない• ランダムサーチより収束が早い• 収束の判定は困難

最初はランダムに配置

最高値

別の候補

GAでは世代交代ごとに平均値が上がる

突然変異？

ランダムサーチでは平均値は低いまま

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遺伝的アルゴリズム(GA)

最適値の探し方（グリッドサーチとGA）• 全ての交差点(グリッド）での値を計算する• 必ず最高点が見つかるが計算量が膨大• 遺伝子は, 怪しいところに集まる• デフォルトでは人口=1000• X1=78.33, X2=2.300, X3=260.0でy=218.7ppb• 10%刻みのGSでは216.6ppb 37

結言• メタノールは燃料にも, 化成品にもなる• メタノールで大量の炭酸ガスを利用できる• メタノール製造には平衡制約があるがシフト可能• メンブレンがキーテクノロジー• 機械学習で3Kの実験回数を減らすことが可能• 少ないデータから多くの情報を引き出せる• サポートベクターマシーン、遺伝的アルゴリズムは手軽に使える• 赤線がグリッド38