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論文

機械学習分子動力学法による高密度シリカガラスの構造解析

小林 恵太

New Glass, 39(2), p.13 - 17, 2024/07

ガラス構造には原子の配列に周期性がなく、実験的に得られる情報は平均的な構造を反映したものとなる。そのため、ガラス物質の三次元構造を推定するには、分子動力学法等の利用が有効である。分子動力学計算の結果は原子間ポテンシャルに強く依存するため、その設計は極めて重要である。我々は、シリカ物質に対する第一原理計算結果を学習した機械学習原子間ポテンシャルを作成した。本稿では、機械学習原子間ポテンシャルを用いた機械学習分子動力学法により、高密度シリカガラスの構造解析を行った研究成果を概説する。機械学習分子動力学法により、シリカガラスの実験データをよく再現できた。また、高密度シリカガラスにおける中距離秩序構造の変化は、ガラス構造の圧縮に伴うSi-O共有結合ネットワーク中のリング構造の変形挙動によって特徴付けられることが明らかになった。

論文

リン酸系ガラスによる放射性廃棄物固化技術

天本 一平; 明珍 宗孝; 福井 寿樹*

New Glass, 22(2), p.21 - 26, 2007/06

乾式再処理プロセスの一つである金属電解法では、核分裂生成物(FP)等を含有した電解質(LiCl-KCl)が廃塩として定常的に発生するため、塩中のFP等を取り除いて、再使用していく必要がある。廃塩の再生プロセスとして、溶融廃塩中のアクチニド元素を還元・抽出した後、ゼオライトでFPを吸着除去する技術検討がなされているが、破過したゼオライトは次工程(廃棄物処理工程)でソーダライトに変換して安定化処理するため、新たに高レベル放射性廃棄物(HLW)が二次廃棄物として発生することになる。この問題を解決するために、リン酸塩転換法が提案されている。この方法によれば、廃塩中のFP等をリン酸塩転換することにより沈殿物として除去し、さらに鉄リン酸ガラスに包蔵することにより安定化できる。本報告は、核燃料サイクルにおけるリン酸塩転換法の役割と、固化体とするための材料である鉄リン酸ガラスの物性や利点に焦点を合わせて解説している。

論文

放射性廃棄物のガラス固化

五十嵐 寛

New Glass, 11(3), , 

「ガラス固化技術開発施設」(TVF:Tokai Vitrification Facility)の現況とともに、ガラス固化技術の高度化技術開発の現状を紹介した。また、低レベル廃棄物処理へのガラス固化技術の適用についても海外の動向を中心に紹介した。TVFはすでにコールド試験を終え、実高レベル廃液の固化処理運転を行っている。1996年6月現在で42本のガラス固化体を製造した。高レベル廃棄物は発生元が異なっても性状が比較的類似しているのに対し、低レベル廃棄物は発生元によって材質・組成が多様で発生量も多いことが特徴である。従って、低レベルについては組成だけでなく溶融方法も材質等に応じて最適化する必要がある。今後は、ガラス組成としては廃棄物含有率を一層高めたガラス組成、ガラス固化体を地層中に処分した後のガラス固化体の長期的耐久性に関するより精密なメカニズムの理解、高温溶融が可能で二次廃棄物の少ない溶

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