水中で「電気を捕らえる」、グリーンエネルギーの新しい形を創造 |郭万林院士へのインタビュー

世界最大の水力発電所である三峡ダムプロジェクトは、中国東部の10の省と市に毎日10億キロワット時の電力を供給しています。しかし、エネルギー需要の高まりと気候変動の圧力により、そのエネルギー生産量は、水力発電技術の発明者であるニコラ・テスラの期待にはまだ及ばない。テスラはかつてこう言った。「電気はどこにでもあり、無尽蔵だ。燃料に頼ることなく、世界中のあらゆる機械装置を動かすことができる。」

南京航空航天大学ナノサイエンス研究所所長で中国科学院院士の郭万林教授が発明した水力発電技術の核心は、水の蒸発やナノ材料表面の水滴の移動などのプロセスを通じて電気を生成することである。 National Science Reviewは最近、郭院士にインタビューを行い、水力発電について詳しく説明してもらい、化石エネルギーから再生可能エネルギーへの移行におけるこの技術の可能性に期待を寄せてもらいました。

NSR ：インタビューに応じていただきありがとうございます。航空宇宙材料の研究から流体力学はどのように発展しましたか?

郭万林：私は西北工科大学の航空工学科を卒業しました。私は長年、航空宇宙材料構造工学の研究に携わってきました。航空機の製造には 19 世紀から鋼鉄などの金属材料が使用されており、その後、航空技術者はそのような材料の強度と航空機構造の安全性を研究し始めました。彼らは、鋼鉄などの合金も繰り返し荷重を受けると疲労して破損する可能性があることを発見した。疲労の概念はかつては生命科学の分野にのみ存在していましたが、金属も疲労することがあります。これまでの研究では、表面金属疲労の原因は、これらの材料が外部応力を受けて不均一な局所的な歪みを生成することであると示されています。航空機の材料は強度と靭性の両方が求められるため、局所的なひずみの不均一性が必要になります。しかし、不均一性は可塑性の蓄積も引き起こし、最終的には金属材料の化学結合の破壊につながります。原子および量子スケールまで下がると、電子は原子を分子に結合し、マクロスケールで物質を形成します。過去 30 年間にわたる航空宇宙材料の疲労破壊に関する研究は、私たちを新たな研究の方向に導いてきました。マクロスケールの力学からミクロスケールの量子力学への移行の過程で、私たちは流体力学の現象を発見しました。たとえば、カーボンナノチューブは外部電界の作用により 20% 伸びます。他の詳細な実験でも、外力、熱、磁場が物質内の電子の分布や軌道特性の量子状態を変化させる可能性があることが示されています。これらの変化は通常、材料内の異種領域間の界面で始まります。具体的には、材料の靭性はその内部界面における相互作用に依存します。

航空宇宙大学では、当然のことながら、航空機エンジンと空気とのインターフェースに焦点を当て、このインターフェースとエンジンの推力の関係を研究します。次に、機能性材料と水の相互作用に実験を拡張し、水の流れ、液滴の動き、蒸発と電荷の相互作用を研究しました。人間の生活環境には、蒸発、降水、河川、海の波などの水循環のステップが含まれます。これらのプロセスは太陽からのエネルギーを吸収します。水と物質の相互作用を通じてこのエネルギーを直接電気に変換することを、太陽光発電と同様に「水力発電」と呼びます。つまり、私たちの研究の軌跡は、マクロレベルの疲労と破壊から始まり、多場結合などの固体界面の微視的特性にまで及びます。その後、私たちは固体と液体の界面に注目し、水力発電を発見しました。

図1: グラフェンの六方結晶構造の電子顕微鏡写真

NSR ：2014年に登場した水力発電実験の第一段階について紹介していただけますか？液滴がグラフェンの表面上を滑るときに電位を生成できることをどのようにして発見したのですか?

ワンリン・グオ：私たちの学生の一人が、気流とグラフェン表面の間の摩擦発電に関する実験を行い、その後、液体で同様の実験を行うことにしました。これまでの液体中のカーボンナノチューブを使った実験では電気が生成されましたが、水流中のグラフェンを使った最初の実験は成功しませんでした。しかし、グラフェンを液体から取り出して空気と液体の界面を越えると、電圧が検出されました。さらに、液滴がグラフェンの表面に沿って滑ると、移動速度に比例した電圧が検出されます。この発見は2014年に発表された際、世界中で大きな注目を集めました。

NSR : この研究方向における次のステップは、この現象のメカニズムを説明することです。では、このプロセスにおけるグラフェンの役割は何でしょうか?

郭万林：古典的な電気力学理論によれば、固体と液体の界面では、固体表面に負電荷が蓄積し、液体中の正イオンを界面に引き寄せます。これを吸着層と呼びます。液体中のマイナスイオンは、プラスイオンの吸着層の隣に拡散層を形成します。さらに、正イオンは固体の表面に多数の電子を引き寄せ、コンデンサのような構造を形成します。液滴が固体表面に沿って移動すると、コンデンサのような構造により液滴の前で充電が継続され、液滴の後ろで放電が継続されます。このサイクルにより、固体内に電子の動きと電位差が生じます。液体中の正イオンと負イオンは典型的な二層システムを形成し、液滴の前後に生成される電位を説明するには固体に第 3 の種類の電子を含める必要があります。この 3 電荷モデルは、電気力学をエネルギー収集に拡張したものです。

NSR ：水力発電実験における電圧と電力に影響を与える要因は何ですか？これらのパラメータを最適化するにはどうすればよいでしょうか?

Guo Wanlin : 最初に液滴の動きの実験を始めたとき、出力電圧はミリボルトのオーダーでした。出力電力はおよそナノワットの範囲です。しかし、バイアス電圧でシステムを分極すると、グラフェンによって生成される電位を高めることができます。回路を最適化することで、出力電圧が再び約 1 ボルトに増加しました。次に、誘電体表面に液滴を置き、液滴の広がりによってコンデンサを形成しました。コンデンサの電荷は外部回路に放出され、出力は数百ボルト程度になります。ミリボルトからボルト、そして数百ボルトへのこの進歩は、10 年足らずで達成されました。私たちの最近の実験では、水滴が蛇口から数十センチメートル落下し、出力電圧は 1200 ボルトに達しました。

図 2: 滑る水滴 (右) は、その前端と後端の間に電荷差を生成します。静止した水滴（左）は両端の電荷が均衡しています。

NSR ：水力発電研究の次のステップは、水の蒸発を利用した発電です。どのように機能しますか?液滴移動プロセスと比較してその有効性はどうですか?

郭万林：地球上の水は太陽放射の70％を受け取り、その半分は水の蒸発に使われます。気候変動が激しくなると蒸発が増加するため、水循環には発電に使用できる膨大な量のエネルギーが含まれます。私たちはこのプロセスを実証するための実験を設計し、多孔質炭素材料のストリップを石英基板上に配置しました。次に、この材料の端に一連の電極を取り付け、その半分を水に浸しました。自然な毛細管現象により水が材料に引き寄せられ、水に濡れた部分が帯状に沿って上昇します。さまざまな領域で測定した電圧分布は、この現象の特徴を示していました。水中に浸かった最も低い 2 つの電極間には電圧がなく、毛細管範囲より上の最も高い 2 つの電極間にも電圧がありませんでした。毛細管範囲内の各セクションは徐々に増加する電圧を示し、すべてのセクションの合計がストリップの両端間の合計電圧になります。

移動する液滴からの発電に関するこれまでの実験に基づいて、このプロセスの根本的なメカニズムは、蒸発する水源を維持するストリップ内の水の流れであるという仮説が立てられています。次の一連の実験では、測定した電圧と水の蒸発との関係が示されました。まず、容器内に水が完全に密封されると、蒸発によって発生した電圧は 1,000 秒以内に消失しました。容器を開けると電圧は回復しました。さらに、電圧は環境条件によっても影響を受けます。風、気温の上昇、湿度の低下により出力電圧が上昇する可能性があります。自然環境においては、気候変動が激化し続ける中、これらの要素を最大限に活用して蒸発発電の効率を最適化し、太陽光から最大限のエネルギーを抽出して電気に変換する必要があります。水力発電は大規模に導入されれば、気候変動の影響を緩和し、電力を供給できる可能性があります。

NSR ：あなたの研究における最新の進歩の 1 つは、吸湿性と蒸発性を兼ね備えた複合材料の設計です。これにより、水力発電プロセスの効率はどの程度向上するのでしょうか?

郭万林：水蒸発発電が直面する課題は、自然環境における持続可能性です。たとえば、湖や川などの水源がない地域では、蒸発する水源は大気そのものになります。気候が温暖化すると、大気はより湿潤になります。これを活用するため、吸湿と蒸発を組み合わせた装置を提案します。吸湿機能は、塩化リチウムを含浸させたセルロース紙上の吸湿層によって実現されます。蒸発機能は、カーボンブラックを添加したセルロース紙の疎水層によって実現されます。この複合装置は、水分吸収に塩化リチウムを使用し、蒸発にカーボンブラックを使用することで、自給自足の水循環を実現します。同時に、吸湿プロセスによって熱が放出され、蒸発プロセスによって環境から熱が吸収され、熱サイクルが形成されます。この装置は、出力電圧がボルトレベル、出力電流がミリアンペアレベルに達し、発電効率を10倍に高めることができます。

図 3: 水の蒸発により、カーボンブラックのストリップ全体に電圧差が生じます (左)。二層複合素材が水分の吸収と蒸発を同時に行う（右）。

NSR ：水電材料の最新の開発について簡単に紹介していただけますか？

郭万林：液滴実験ではグラフェンを使用し、蒸発実験ではカーボンブラックを使用しました。それらはすべて炭素ナノ材料です。すぐに、私たちが使用する材料は半導体、金属有機構造体、タンパク質膜などの生体材料にまで拡大しました。これらはすべて親水性材料として使用できます。水力発電研究の第一歩は、これらのプロセスを発見し、どの材料がそれを引き起こすことができるかを見つけることです。次のステップは、どの材料が最も効率的で安価になるかを決定することです。たとえば、初期の液滴実験で使用されたグラフェン片は、繊維基板に転写されました。グラフェンを転写するプロセスにより、品質と層の数に不一致が生じます。その後、誘電体基板上へのグラフェンの直接合成を実現し、化学蒸着法において酢酸銅を触媒として用いるプロセスを最適化しました。これによりグラフェンの品質が大幅に向上し、水電材料が大量生産に適したものになります。

NSR ：太陽光発電の変換における中心的な問題は効率です。現在の水力発電の効率はどれくらいですか?

郭万林：太陽光発電分野では、理論上の最大効率は30％をわずかに上回ります。私たちはシリコンとペロブスカイトの技術を組み合わせることで、この限界に近づいています。流体力学の発展からわずか 10 年で、効率は 1/1000 から 10% に向上しました。

水滴の機械的エネルギーを電気に変換したところ、実験効率が約 10% から 20% に向上しました。水の蒸発による発電とは異なり、これは外部作業を必要としない自然なプロセスです。蒸発プロセスは水循環の中で継続し、変換されるエネルギーの量は変換技術によってのみ制限されます。理論的には、変換効率は単位面積あたりの電力出力で測定され、現在の値は 1 平方メートルあたり約 1 ワットです。蒸発のエネルギー変換効率は、液体の水が吸収する熱をすべて分母とすると、熱のほとんどが水を液体から気体へと変化させるために使用されるため、効率はわずか 1/1000 程度になります。したがって、最適化の余地はまだたくさんあります。この比率を1％まで高めることができれば、水力エネルギーの新しい時代を迎えることになります。

NSR : あなたの最近の研究テーマのもう一つは、水中情報です。これが神経科学とどのように関係するのか、少し教えてください。

郭万林：私たちは、流体力学が今後、流体力学エネルギー、流体力学生態学、流体力学インテリジェンスの3つの分野に発展すると予測しています。私たちの世界は機械の時代から電気の時代、そして情報の時代へと進化してきました。今、私たちはインテリジェント時代に移行しています。知性の源を研究したところ、人間の脳は70%から80%が水で構成されていることがわかりました。私たちの神経ネットワークは数十億のニューロンで構成されており、それぞれのニューロンにも 70% から 80% の水分が含まれています。このようなシステムはどのようにして刺激を受け取り、電気信号を発し、記憶を保存し、最終的に意識を形成するのでしょうか?情報化時代からインテリジェント時代へと移行する中で、これは将来の科学研究が注力すべき重要な分野です。人間の脳から学んだことは、人工知能の発展につながるかもしれません。古典的な神経科学によれば、脳内の電荷と神経信号は、水中のカリウム、ナトリウム、カルシウムイオンの動きから発生します。しかし、イオンダイナミクスに関する現在の理解では、脳がどのように情報を生成し、保存し、処理するかを完全に説明することはできません。水と固体の相互作用を量子力学的スケールから原子スケール、生体分子スケールまで研究する水起電学では、脳内のイオンの動きが水によって調節または制御されていることを発見しました。この研究の方向性は物理学、化学、生物学を組み合わせたものになります。神経科学の将来は間違いなくこの分野に焦点が当てられると思います。

NSR ：神経伝達物質と細胞膜の相互作用についても研究されていますね。あなたの研究は、グラフェンなどの人工二次元材料から天然のフィルムへとどのように移行していますか?

郭万林：基礎科学研究では、自然界の物質やプロセスを研究することが多いです。細胞膜で起こっている活動を研究する場合、基本的なメカニズムは、人工材料を使用して電気を生成する水力発電実験と非常に似ています。これらのプロセスはすべて、水と固体の界面における電子とイオンの相互作用に焦点を当てています。微視的な電子特性から巨視的な電磁場や熱特性に移行する場合も、同じ種類の科学的原理から始めます。特に細胞膜の研究では、細胞膜が生命の進化において中心的な役割を果たしていることがわかっています。細胞内外の物質や情報の流れを調節する調節因子です。これらの作用は細胞膜内のさまざまなタンパク質によって実行されます。たとえば、ドーパミン、エンドルフィン、ロイシンエンドルフィンなどの神経伝達物質には、ニューロンの膜を自由に透過できる芳香族側環があることが最近発見されました。対照的に、アセチルコリンとアスパラギン酸には芳香族側環がないため、細胞外溶液中でのみ拡散することができます。この機能的な区別は、細胞膜のリン脂質二重層に埋め込まれたタンパク質によって実現されます。

NSR ：構造生物学者は、電荷輸送など細胞膜上の分子の機能を研究してきました。この点に関して、流体力学はどのような新たな発見をもたらすことができるでしょうか?

郭万林：古典生物学はまず細胞生物学へと発展し、その後、遺伝子と遺伝子がタンパク質を生成する仕組みの発見により、分子生物学が生まれました。クライオ電子顕微鏡によってタンパク質の構造が明らかになり、現在は構造生物学の時代を迎えています。構造を確認した後、次のステップは構造と機能のつながりを理解することです。具体的には、神経科学では、ニューロンがどのように情報を保存し、処理するかを理解したいと考えています。流体力学は、ニューロンの自然環境においてタンパク質がイオンや分子とどのように相互作用するかに焦点を当てることで、神経科学をさらに一歩進めます。これは脳内の物質と情報の輸送を理解する上で非常に重要です。

NSR ：人工材料を合成する際に、細胞膜などの天然素材からどのような知見が得られるのでしょうか？

郭万林：先ほども述べたように、細胞膜の重要な機能はエネルギー伝達とイオン伝達を調節することです。水素燃料電池では、プロトン交換膜の主な機能は細胞膜の機能と非常に似ています。リチウム電池では、イオン輸送を制御することも、内部部品を損傷することなく性能を向上させる鍵となります。膜工学は現在、再生可能エネルギーの研究における重要な方向となっています。

NSR ：水力発電における主要なマイルストーンは何だとお考えですか？また、実用化されるのはいつでしょうか？

郭万林：2014年に液滴実験、2017年に蒸発実験を始めたとき、測定された効果は非常に弱いものでした。 2020年以降、発電出力を6桁、蒸発発電出力を3桁向上させることに成功しました。数年で私たちは飛躍的な成長を達成しました。この傾向に従えば、今後 3 ～ 5 年で画期的な進歩が達成される可能性があると私は予測しています。しかし、水力発電や太陽光発電などの従来の技術が今日の商業的応用に到達するまでには約 100 年かかったことを認めなければなりません。科学上の画期的な進歩が起こる前にそれを予測することは不可能です。しかし、私たちはこの分野が物理学と化学における新たな発見につながると信じています。さらに、気候変動が進むにつれて、環境中の熱と湿度も増加するため、人類は環境からエネルギーを抽出する技術の開発にさらに多くの資源を投入する必要があります。水力発電は巨大なエネルギー源となる可能性がある。水中知能の展望に関しては、人工知能の成功は人間の自然な知能からどのようなインスピレーションを見つけられるかにかかっていると私たちは考えています。

NSR ：最近、機械学習を応用して合金の特性を予測しましたね。この研究について教えていただけますか？材料科学における人工知能の可能性についてどうお考えですか?

郭万林：人工知能の発展は、20 世紀半ばの人工ニューラル ネットワークの発明から始まりました。ビッグデータなどの現代のコンピューティング技術の助けを借りて、ディープラーニングや機械学習などの人工知能ベースの手法は、科学においてますます重要な役割を果たしています。 15 世紀以来、科学研究は微分方程式を解くことを主な数学的ツールとして基盤としてきました。空気力学から量子力学まで、私たちが解決しなければならない問題はすべて微分方程式を解くことに関係しています。初期条件と境界条件が与えられれば、有限個のパラメータを持つこれらの方程式を解くことができます。したがって、微分方程式を使用して自然を記述する私たちの能力は非常に限られています。現在、私たちは人工知能に頼って、最大 16 個の金属元素で構成される合金などの複雑な材料を含む問題に直面しています。これらの問題に必要なパラメータの数は従来の数学的手法の能力を超えていますが、ビッグデータと組み合わせた機械学習は数万のパラメータを処理し、多次元時空システムにおける複雑な物理プロセスをシミュレートすることができます。これらの新しい研究方法は、新しい合金や水力発電用の材料など、新しい機能性材料の開発に不可欠です。過去には、合金材料は試行錯誤によって発見されていましたが、これらの従来の方法では、考えられるすべての複雑な合金配合をテストすることは不可能でした。機械学習と少量の実験データに頼ることで、16 種類の金属元素の組成空間における数百種類の合金の組成式を予測できるようになりました。それだけでなく、より高い精度と同様の計算能力でこの効率を達成できるようになりました。

NSR ：数学や力学を専攻する学生に専門的なアドバイスはありますか？

郭万林：古典力学、量子力学、数学を活用して科学研究の強固な基盤を築くことを提案します。最高の研究は一枚の紙とペンで行われます。現代社会では、コンピューターを追加することができます。これらのツールとあなたの心があれば、この種の仕事は最も創造的になります。私は学生たちに、最先端の科学理論を出発点として、自分自身の科学分野を創造し、新たな科学のフロンティアを開拓し、科学に自分自身の貢献をするようアドバイスしています。

この記事のオリジナルの英語版「水力発電が代替エネルギーに新たな解決策をもたらす：ワンリン・グオ教授へのインタビュー」は、National Science Review (NSR) のインタビュー欄に掲載されました。