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深層学習を用いた衝撃弾性波法によるコンクリート中のひび割れ検出
コンクリート構造物における内部ひび割れ検出を目的として、インパクトエコー法にAIを統合した手法を提案している。FFTデータを用いた教師あり深層学習により損傷レベルを分類するとともに、実構造物への適用を考慮し、オートエンコーダによる教師なし学習により、教師データの構築を不要とした損傷検知を可能とした。
Jeero Pandum, 橋本勝文, 杉山隆文, Wanchai Yodsudjai
フッ素系難燃剤の難燃性能に対する流れの滞留時間の影響：CH₂F₂とCH₄の吹き消え限界の比較
本研究では、微小重力環境下において ETFE に代表されるフッ素樹脂の可燃性が増大する要因を明らかにすることを目的として、ハイドロフルオロカーボン（HFC）燃料および炭化水素（HC）燃料の燃焼特性を詳細化学反応の観点から解析した。その結果、CH₂F₂ は CH₄ と異なり、吹き消え限界の酸素濃度に対する感度が極めて小さいことが示された。CH₂F₂ 火炎では火炎温度が低く、H および OH ラジカルの生成が抑制されており、これは HF 生成経路が支配的となることでラジカル連鎖反応が阻害されるためである。一方、CH₂F₂ は吹き消えを起こしやすい特性を有するものの、高い断熱火炎温度を維持するため、十分な滞留時間が確保されれば低酸素濃度条件下でも燃焼が成立することが明らかとなった。
土壌・フルボ酸画分・粘土腐植複合体の固体-励起蛍光マトリクス分光法：凝集に伴う蛍光極大のレッドシフトに関する考察
土壌中の有機物（腐植物質）分析に必須なアルカリ抽出操作によるアーティファクトが問題視され、抽出に基づく腐植物質研究の正当性が揺らいでいる。本研究では腐植物質標準試料および粘土との複合体に対し、非抽出・非破壊な固体-励起蛍光マトリクス分光法（SPF-EEM）を世界で初めて適用し、蛍光極大波長が溶液・複合体・凝集体などの状態に応じてシフトしうることを見出した。
中屋佑紀、廣瀬貴志、田森龍一、藤嶽暢英、中嶋悟、山村寛、佐藤久
空気中における有機リチウム化合物の生成と応用のための金属リチウムのメカノケミカル活性化
本研究では、ボールミルという粉砕機を⽤いることで実験操作を簡便化し、空気下・室温で有機溶媒をほとんど使⽤せずに、有機リチウム試薬を調製し、有機合成に利⽤することに成功しました。具体的には、ボールミルで活性化された⾦属リチウムが、迅速に有機ハロゲン化物と反応し、有機リチウム試薬を⽣成することを⾒出しました。
近藤 恵祐, 久保田 浩司, 伊藤 肇
The Detail Matters: Unveiling Overlooked Parameters in the Mechanochemical Synthesis of Solid Electrolytes
メカノケミカル合成前に試薬を乳鉢と乳棒で短時間手混合するだけで、固体電解質の性能が劇的に向上。
手混合により結晶化挙動が変化し、固体電解質のイオン伝導度が最大で1桁向上。
この発見は、効率的・論理的な新規電解質材料の探索、ひいては全固体電池開発の加速に繋がる。Abdulkadir Kızılaslan, Mustafa Çelik, 藤井 雄太, 黄 錚, 森吉 千佳子, 河口 彰吾, 廣井 慧, 尾原 幸治, 安藤 真理子, 忠永 清治, 大野 真之, 三浦 章
AIを利用した活性汚泥の静止画像・動画解析による沈降性評価
下水処理の最終行程では、汚濁成分の吸着・分解を担う微生物の塊「活性汚泥」の沈降性が重要である。本研究では、経営面、熟練技術者確保といった人材面の問題を抱える地方や発展途上国の処理場の効率化に貢献すべく、安価なデジタル顕微鏡による活性汚泥画像やスマートフォンのカメラ機能による活性汚泥沈降動画をAIも活用して解析する、導入コストの低い沈降性能の診断手法を提案した。
中屋佑紀、杉野魁、石崎翔大、平野麗子、野田周平、茂庭忍、平岡由紀夫、佐藤久
コンクリート中の鉄筋腐食の検出を目的とした犠牲陽極材を用いたMEMS環境振動センサ
本研究は、MEH技術を用いたMEMS型監視システムにより、RC構造物における塩害による腐食の起こりやすい領域を検出する手法を提案するものである。犠牲陽極金属板をデバイスの一部に組み込むことで、自立発電による鉄筋腐食の進行を検知可能とし、外部電源を必要としない自己駆動型モニタリングを実現する。
Nicharin Nithimethaporn, 橋本勝文, 三屋博幸, 芦澤久幸, 石黒巧真, Wanchai Yodsudjai
コンクリート中の鉄筋腐食に伴う劣化検出を対象とした教師なし学習によるAI駆動型音響解析
鉄筋コンクリート構造物の安全性確保には効率的な点検が重要である。本研究は、専門知識に依存しがちな打音検査にAIを適用し、教師なし学習により損傷を評価する手法を提案した。実験結果から、算出された異常指標が鉄筋腐食やひび割れの進行と対応することを示し、初期損傷検知への有効性を確認した。
Nopphanan Phannakham, 橋本勝文, 佐藤康彦, 上田尚志
グラフベースネットワークとクラックアテンションを用いたマルチモジュール深層学習によるLiDAR点群からのトンネル覆工ひび割れ抽出
本研究は、鉄道トンネル覆工のひび割れを効率的に検出するため，LiDAR点群データを直接利用する深層学習手法「PointCrackNet」を提案している。グラフベース畳み込みやアテンション機構を組み合わせることで微細なひび割れを高精度に抽出し，大規模実データによる検証でも既存手法より優れた性能を示しており，トンネル点検の自動化とインフラ維持管理の高度化に貢献する成果である。
Shanpeng Liu, 磯部公一, Junling Si, Diyuan Li, Daoju Ren
Construction and Building Materials Volume 494, 2025, 143383
鋼材腐食と凍結融解の複合作用がコンクリート中の異形鉄筋の引抜き性状に及ぼす影響
本研究は、積雪寒冷地のコンクリート構造物に多く生じる鉄筋腐食と凍結融解による複合劣化について、作用順序とひび割れ履歴が鉄筋の付着性能に及ぼす影響を、初めて体系的に検討したものである。特に、先行ひび割れが劣化を著しく加速することが示され、耐久性評価には損傷履歴の考慮が不可欠であることを明らかにした。