採択課題 【詳細】
| jh260059 | 計算化学予測に基づくMiddle-up-down型マイナーアクチノイド抽出剤設計 |
|---|---|
| 課題代表者 | 金子 政志(大阪大学・大学院理学研究科) Keneko Masashi (Graduate School of Science, The University of Osaka) |
| 概要 | 高レベル廃棄物中のマイナーアクチノイド(MA)をレアアース(RE)から選択的に分離する抽出剤設計を、DFT・MD・データ科学を統合した学際的手法で推進する。Top-down及びBottom-up分子を基盤に、電子状態解析、平衡シミュレーション、疎水基ダイナミクスを組み合わせて抽出性能を予測し、実験検証と連携して実用的なMA分離抽出剤の設計指針を確立する。 |
| 関連Webページ | |
| 報告書等 | 研究紹介ポスター ／ 最終報告書 |
| 業績一覧 | (1) 学術論文 （査読あり） |
| [] Machine-Learning Prediction of log D Values for Group 4 Metal Ions from the SEDATA Database to Support Solution Chemistry Studies of Rutherfordium Kyosuke Shibamoto Masashi Kaneko Hiroyuki Kazama Ruilin Wang Yudai Itakura Enni Khult Kenta Mori Terumi Yokoyama Kazushi Kawamoto Ryota Kikuchi Satoshi Tsukahara Yoshitaka Kasamatsu Solvent Extraction Research and Development, Japan, in press | |
| [] Theoretical study on the molecular electronic structure and the nuclear decay hlaf-life of 235mU uranyl halides So Hashiba, Masashi Kaneko, Ryotaro Masuda, Yudai Shigekawa, Hiroyuki Kazama, Yoshitaka Kasamatsu Inorganic Chemistry, under review | |
| (2) 国際会議プロシーディングス （査読あり） | |
| 該当なし | |
| (3) 国際会議発表（査読なし） | |
| 該当なし | |
| (4) 国内会議発表（査読なし） | |
| 該当なし | |
| (5) 公開したライブラリなど | |
| 該当なし | |
| (6) その他（特許，プレスリリース，著書等） | |
| 該当なし |
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