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柳澤 華代; 松枝 誠; 古川 真*; 石庭 寛子*; 和田 敏裕*; 平田 岳史*; 高貝 慶隆*
Analyst, 148(18), p.4291 - 4299, 2023/09
被引用回数：2 パーセンタイル：16.74(Chemistry, Analytical)固体表面の定量マッピングが可能なオンライン同位体希釈レーザーアブレーション誘導結合プラズマ質量分析法(オンラインLA-ICP-IDMS)を開発した。LAで生成された試料エアロゾルは、独自開発したサイクロン式スプレーチャンバーを介して、同位体濃縮液のミストとオンラインで混合され、ICP-MSへと導入される。その後、同位体比の計算などを通じて各スポットにおける定量イメージング像を作成した。モデル元素としてFeとSrを選択し、オンライン同位体希釈に基づく定量によって認証標準物質を定量したところ、認証値と定量値の結果は良好であった。本法を生体硬組織に適用し、電子プローブマイクロアナライザーのデータと比較した結果、鉄とSrのような微量元素の定量に有効であることを確認した。
柳澤 華代; 松枝 誠; 古川 真*; 石庭 寛子*; 和田 敏裕*; 平田 岳史*; 高貝 慶隆*
no journal, ,
レーザーアブレーション誘導結合プラズマ質量分析法(LA-ICP-MS)は、他のイメージング分析に比べて高感度だが、目的元素の定量には、マトリックスに適合した認証標準物質(CRMs)が必要である。しかし、生体試料に適したCRMsはほとんど市販されておらず、従来のLA-ICP-MS法では定量が難しい。本研究では、同位体希釈法を組み合わせたデュアルガスフローシステムを利用した。本システムは、アブレーションサンプルとネブライザーで噴霧したスパイク液の2つのエアロゾルが、独自開発のデュアルポートチャンバーを介して混合される。開発した手法を使用して、CRMs中のFeとSrを定量し、認証値と一致した。さらに、定量マッピングへの応用の可能性を示すために、生体試料(歯と耳石)を分析し、従来の化学分析で得られた値と比較した。
石庭 寛子*; Davis, M.*; Johnson, T.*; 岡 壽崇
no journal, ,
日本の森林に広く分布し、福島第一原子力発電所事故により放射性物質で汚染された地域にも生息している野生のアカネズミの放射線影響の研究が行われている。しかし、環境中の放射性核種の分布が一様でないことや、動物の行動が種によって異なるため、正確な被ばく線量の推定をすることが難しい。そこで我々は、動物の歯のエナメル質の電子スピン共鳴(ESR)測定による被ばく線量推定を行うことを試み、アカネズミの歯の分析前処理法などの手順の確立に取り組んだ。ESR測定の結果から、1歳未満の若い個体よりも1歳以上の高齢の個体の方が炭酸ラジカル量が多いことがわかった。発表では、付加線量法によって推定した外部被ばく線量についても報告する。
岡 壽崇; 石庭 寛子*; 鈴木 正敏*; 高橋 温*; 佐藤 拓*; 光安 優典*; 木野 康志*; 奥津 賢一*; 関根 勉*; 山下 琢磨*; et al.
no journal, ,
福島第一原子力発電所事故によって放出された放射性核種による野生動物の被ばく線量の推定を行っている。本研究では、福島県の汚染地域で捕獲した野生アカネズミと野生ニホンザルの線量推定を行った。複数のアカネズミをまとめて若い群と年寄りの群にわけて電子スピン共鳴法で線量推定したところ、それぞれ57mGyと270mGyと推定できた。年寄りの群のESRによる被ばく線量は、捕獲地点の線量率や筋肉中のセシウムから推定した被ばく線量よりも高く推定されたが、これは、年寄りの群は若い群に比べて広い範囲を移動するため、移動の間に高い線量率の地域に生息していたためと考えられる。また、野生ニホンザルの最大被ばく線量は300mGyであることがわかった。PHITSで計算した被ばく線量と推定したところ、18個体のうち3個体はPHITSによる推定値がESRのそれよりも高かった。これらの3個体はたまたま高い線量率の地点で捕獲されたと考えられる。
柳澤 華代; 横田 裕海; 松枝 誠; 石庭 寛子*; 藤本 勝成*; 高貝 慶隆*
no journal, ,
燃料デブリは核燃料や制御棒、原子炉構造材が不均一に混合し、冷え固まったものと考えられており、その組成(元素・同位体)や分布を把握することは燃料デブリ取り出し後の保管・処理・処分方法を策定する上で極めて重要である。レーザーアブレーション-誘導結合プラズマ質量分析法(LA-ICP-MS)を用いた質量分析イメージングは、10-100
mの空間分解能で10
-10
g/gレベルの元素および同位体の分布を視覚化できるため、先述の燃料デブリ分析に有用である。しかし、測定点が多いとデータ量は膨大となり、手動処理には多大な時間と労力を要する。そこで、本研究では罰則項付き非対称最小二乗法を用いたピーク自動検出法を開発するとともに、LA-ICP-MSのデータ処理を自動化し、直感的に操作可能なGUIを構築した。
