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セメント水和物に対する機械学習分子動力学法による解析

Analysis of cement hydration by machine learning molecular dynamics

小林 恵太 ; 中村 博樹 ; 山口 瑛子  ; 板倉 充洋 ; 町田 昌彦 ; 奥村 雅彦  

Kobayashi, Keita; Nakamura, Hiroki; Yamaguchi, Akiko; Itakura, Mitsuhiro; Machida, Masahiko; Okumura, Masahiko

セメント水和物はセメントと水を混ぜることにより生成され、コンクリート中では骨材間を繋ぎ合わせる糊(セメントペースト)としての役割を果たしている。セメント水和物は、建築材としての利用はもとより、セシウム等を強く吸着することから、放射性核種の閉じ込め材料としての役割を果たしている。セメント水和物の結晶構造等には未知な部分が多いが、近年では分子動力学法等により原子レベルでの理解が進んできている。本発表では、第一原理計算と同等の精度で分子動力学の実行が可能となる、機械学習分子動力学法を用いセメント水和物の解析を行った。構築した機械学習力場はセメント水和物のモデル物質であるトバモライトの弾性係数,振動状態密度を再現できることを確認した。また、セメント水和物の表面状態などの解析を行った。

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