流体中のナノ・マイクロ粒子の物性・粒径分布の自動測定法

流体中のナノ・マイクロ粒子の物性・粒径分布の自動測定法

プレスリリース
茂木 信宏(地球惑星科学専攻 助教)

発表のポイント

  • 安価で汎用的な、非破壊・前処理不要・全自動の微粒子測定法を考案・実証した。
  • 球形粒子だけでなく未知形状粒子に対しても、粒子構成物質の複素屈折率の実部・虚部と粒径別数濃度を測定できる。
  • 地球環境計測、物理学・化学・生物学の基礎実験、産業応用計測、生体医療分析など、幅広い分野への応用が期待される。

概要

空気や水などの流体に浮遊する微小粒子や微小気泡の正確かつ高速な自動測定法は、物理学・化学・生物学の実験、地球環境計測、産業応用計測、生体医療分析、水質検査など、多くの科学技術研究・産業分野において必要とされている。しかしこれまで、直径数マイクロメートル未満の微小粒子について、粒子の構成物質と粒子の大きさを両方とも正確に決定できる利便性の高い自動測定法はなかった。今回、東京大学大学院理学系研究科の茂木信宏 助教 は、流体中に浮遊する直径1マイクロメートル以下の微粒子について、粒子を構成する物質の複素屈折率(注1)と粒径別数濃度を、両方とも同時にかつ正確に自動測定できる手法を考案・実証した。流体試料の前処理が不要で、安価に実現可能であるため環境中の微粒子の広域観測などに適する。また非破壊分析であるため、他の任意の手法と組み合わせた複合分析を行うことができる。このような汎用性と拡張性の高さから、本研究の手法は、今後、多方面に多様な形で応用されていくことが期待される。

流体中のナノ・マイクロ粒子の物性・粒径分布の自動測定法
図1:本測定手法の概略図(左側)と測定データの例(右側)。本測定法では、粒子の前方散乱波の振幅と位相を、粒子がビームを通過する際に前方方向に現れる入射波と散乱波の干渉パターンの時間変化から導出する。測定データにおける横軸・縦軸は、前方散乱波の振幅・位相を複素数で表した数値(複素散乱振幅S22)(注4)の実部・虚部に対応する。図中の各点は個々の検出粒子のデータ点を表す。全データ点から自動クラスタリング法(注5)で抽出された、各々のデータクラスターに対して逆解析を行うことで、各クラスターに属する粒子の複素屈折率(図中に表示)を決定することができる。各クラスターに属する粒子の粒径別数濃度も同時に決定される。

用語解説

注1 複素屈折率
物質の巨視的な電気的性質を特徴づける物性値であり、非磁性体ではMaxwell方程式の中に現れる複素誘電率の平方根に等しい。複素屈折率の実部は、一般に知られる屈折率のことであり、物質中における電磁波の伝搬速度を決める。複素屈折率の虚部は、物質中における電磁波の減衰率(吸収率)を決める。

注4 複素散乱振幅
一様な媒質中におかれた粒子などの散乱体が入射波にさらされると、粒子から放射状に広がる散乱波が励起される。入射波に対する散乱波の振幅の大きさと、入射波に対する散乱波の位相差を一つの複素数として表したものが、複素散乱振幅である。複素散乱振幅は、粒子の体積・複素屈折率・形状・配向に依存する。本測定法では、特に前方方向(入射波と同一方向)の散乱波の複素散乱振幅のことを指す。

注5 自動クラスタリング法
観測で得られた多数のデータ点を、何らかの類似性(例えばデータ点間のユークリッド距離)に基づいて幾つかのグループに分類することをクラスタリングと呼ぶ。自動化されたクラスタリング法は教師なし機械学習の一種である。本研究では、自動クラスタリング法の中でも、クラスターの形状や個数を仮定する必要がなく、密度が異なる複数のクラスターも同時に抽出できる最新のアルゴリズムHDBSCAN(Campello et al. 2013)を、距離関数を改造した上で用いている。

詳細については、以下をご参照ください。