Research Areas
研究領域

Research Mindset

Area of research deals mainly with the idea of a “decarbonization toward the realization of sustainable energy, industry, and society,” covering some keywords of decarbonized system, energy system design, carbon-free secondary energy, process integration and optimization, advanced energy conversion, thermal engineering, heat transfer, energy saving, waste-to-energy, renewable energy, hydrogen, energy storage (including battery and electric vehicle), and energy utilization. Below are several research contents performed currently in our laboratory. However, as the research is developing, newer research topics are added and conducted at any time.

当研究室は持続可能な社会の実現を目指し、高効率かつクリーンなエネルギーシステムの構築を行う。各個のエネルギー変換プロセス・要素技術内のミクロからマクロスケールまでの現象を解析・モデル化し、それらを統合化・体系化する。また、化学エネルギーだけではなく、電力の高度生産・利用および化学エネルギーとの相互変換・利用についても検討を行う。 以下に、当研究室で現在行われている研究内容をいくつか紹介する。しかし、研究の発展に伴い、随時新しい研究テーマが追加され、実施されてい行く。

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Representative Research Topics
代表的な研究テーマ

Lab
Integrated multigeneration systems (マルチジェネレーションに向けた次世代エネルギーシステムの構築・統合化)

The design, integration, and optimization of industrial and energy systems are conducted to accelerate the transition toward carbon-neutral and sustainable energy infrastructures. Clean and carbon-free energy resources, including renewable energy, hydrogen, ammonia, biomass, and waste-derived fuels, are incorporated into integrated energy systems and conversion networks. Both newly developed and retrofitted systems are investigated to maximize energy efficiency, flexibility, and resource utilization. Advanced process modeling, mathematical optimization, machine learning, artificial intelligence, and genetic algorithms are employed to determine optimal operating conditions under dynamic environments. Comprehensive techno-economic, environmental, and exergy assessments are also performed to evaluate system performance and identify practical pathways for industrial decarbonization.

カーボンニュートラルで持続可能な社会の実現に向け、産業システムおよびエネルギーシステムの設計・統合・最適化を行う。再生可能エネルギー、水素、アンモニア、バイオマス、廃棄物由来燃料などのクリーンかつカーボンフリーなエネルギー源を活用し、エネルギー変換・利用システムおよびネットワークを構築する。新規システムの開発に加え、既存設備の改修（レトロフィット）も対象とし、エネルギー効率、柔軟性、資源利用効率の向上を目指す。さらに、プロセスモデリング、数理最適化、機械学習、人工知能、遺伝的アルゴリズムを用いて最適運転条件を導出するとともに、技術・経済・環境・エクセルギーの観点から総合的な評価を実施する。

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Clean Hydrogen Production, Storage, and Utilization (高効率CO2フリー水素製造・貯蔵・利用)

Highly efficient hydrogen production, storage, and utilization systems are investigated based on the principles of exergy recovery and process integration. Hydrogen production focuses on chemical looping, one of the laboratory's flagship technologies, which enables inherent CO₂ separation while producing high-purity hydrogen. Experimental studies and process simulations are combined to improve efficiency and accelerate practical implementation. For hydrogen storage, triply periodic minimal surface (TPMS) structures are introduced into metal hydride systems to enhance heat transfer and storage performance. Hydrogen utilization employs advanced combustion simulations, incorporating detailed chemical kinetics and turbulence models, together with machine learning and digital twin technologies, to accurately predict and optimize hydrogen and ammonia combustion under practical operating conditions.

エクセルギー回収およびプロセス統合の概念に基づき、高効率な水素製造・貯蔵・利用システムの研究を行う。水素製造では、本研究室の中核技術であるケミカルルーピングを用い、高純度水素の製造とCO₂の固有分離を実現する高効率プロセスを開発する。実験とプロセスシミュレーションを組み合わせ、効率向上と実用化に向けた研究を進めている。水素貯蔵では、**三周期最小曲面（TPMS）**構造を金属水素化物に適用し、伝熱性能と貯蔵性能の向上を図る。さらに、水素・アンモニア燃焼については、詳細反応機構、乱流モデル、機械学習、およびデジタルツイン技術を活用し、高精度な燃焼予測と運転最適化を目指す。

Energy storage
Energy Management System and Energy Storage (エネルギーマネジメントシステム・エネルギー貯蔵の高度利用)

Advanced energy management systems and energy storage technologies are developed to support the integration of renewable energy and improve the flexibility and resilience of future energy systems. Research covers environmentally friendly iron-based redox flow batteries, nanostructure optimization of electrochemical energy conversion and storage devices (e.g., electrolyzers and fuel cells), vehicle-to-grid (V2G) technologies, and hydrogen-based energy storage for large-scale power systems. Mathematical optimization, electrochemical modeling, and system simulation are employed to evaluate system performance and operational strategies. By integrating batteries, electric vehicles, and hydrogen storage, this research aims to enhance grid stability, facilitate renewable energy utilization, and accelerate the transition toward sustainable energy systems.

再生可能エネルギーの大量導入を支えるため、高度なエネルギーマネジメントシステムおよびエネルギー貯蔵技術の開発を行う。環境負荷の低い鉄系レドックスフロー電池、電解槽や燃料電池などの電気化学デバイスにおけるナノ構造の最適化、電気自動車を活用したVehicle-to-Grid（V2G）技術、大規模電力系統における水素エネルギー貯蔵を対象として研究を進めている。数理最適化、電気化学モデリング、システムシミュレーションを活用し、各技術の性能や運転戦略を評価することで、電力系統の安定化、再生可能エネルギーの有効利用、および持続可能なエネルギーシステムの実現に貢献する。

Energy storage
Advanced Utilization of Low-Rank Energy Sources and Wastes for Efficient Energy Production (低品位・廃棄物による高効率なエネルギー生産)

Innovative systems and processes are developed to efficiently utilize and upgrade low-rank fuels, waste resources, and low-grade energy sources, including low-temperature waste heat. Research focuses on advanced thermochemical conversion technologies, waste-to-energy systems, biomass utilization, and process integration to maximize energy recovery while minimizing environmental impacts. Emerging technologies such as chemical looping, waste heat recovery, and hybrid energy conversion systems are investigated to improve resource efficiency and reduce greenhouse gas emissions. Through experimental studies, process modeling, and techno-economic analysis, practical solutions are developed to transform underutilized resources into valuable energy carriers and support a circular, low-carbon energy system.

低品位燃料、廃棄物資源、低温排熱を含む低品位エネルギー源を高効率に活用・高度利用するための革新的なシステムおよびプロセスの開発を行う。化学ルーピング、廃熱回収、バイオマス利用、廃棄物エネルギー化、ハイブリッドエネルギー変換技術などを対象とし、資源利用効率の向上と温室効果ガス排出量の削減を目指す。実験研究に加え、プロセスモデリング、システム最適化、テクノエコノミック解析を活用することで、未利用資源を高付加価値なエネルギーへ転換する技術を開発し、循環型・低炭素エネルギーシステムの実現に貢献する。

CFE
Development of Capillary-Fed Electrolyzer (要素技術の開発)

Advanced computational modeling is developed to improve the design, analysis, and scale-up of next-generation electrochemical energy conversion systems. By integrating multiscale physics, porous media modeling, and transport phenomena, the framework accurately predicts system performance under practical operating conditions and identifies key factors limiting efficiency. The approach enables the optimization of material structures, operating conditions, and cell architectures while providing diagnostic insights into experimental performance and manufacturing issues. These modeling techniques support the development of high-efficiency electrolyzers and other electrochemical devices by accelerating design optimization, improving reliability, and facilitating the transition from laboratory-scale prototypes to industrial-scale energy conversion systems.

次世代電気化学エネルギー変換システムの設計・解析・スケールアップを目的として、高度な計算モデリング技術を開発している。マルチスケール解析、多物理場連成、ならびに多孔質媒体における物質・熱輸送現象を統合することで、実運転条件下でのシステム性能を高精度に予測し、性能を制限する要因を明らかにする。また、材料構造、運転条件、セル設計の最適化に加え、実験結果や製造上の課題を診断するための解析手法としても活用される。これらのモデリング技術は、高効率な電解槽をはじめとする電気化学デバイスの高性能化、信頼性向上、および実用・産業化の促進に貢献する。

Energy storage
Materials Informatics for Advanced Battery Materials (マテリアルズ・インフォマティクスによる先進電池材料開発)

Artificial intelligence and machine learning are applied to accelerate the discovery and design of advanced energy materials for next-generation batteries and electrochemical devices. By combining large-scale materials databases, computational modeling, and data-driven algorithms, material properties, performance, and synthesizability can be efficiently predicted before experimental validation. Research focuses on identifying high-performance electrode materials with enhanced energy density, stability, and durability while reducing the time and cost of material development. Explainable machine learning techniques are also employed to reveal the key factors governing material behavior, providing scientific insights that support the development of practical, high-performance materials for sustainable energy storage technologies.

人工知能（AI）および機械学習を活用し、次世代電池や電気化学デバイス向けの先進エネルギー材料の探索・設計を加速する研究を行っている。大規模材料データベース、計算科学、データ駆動型手法を組み合わせることで、材料の性能や合成可能性を実験に先立って高精度に予測する。高エネルギー密度、高安定性、高耐久性を有する電極材料の探索を進めるとともに、材料開発に要する時間とコストの大幅な削減を目指す。さらに、説明可能な機械学習を用いて材料特性を支配する要因を解明し、持続可能なエネルギー貯蔵技術を支える高性能材料の開発に貢献する。

Energy storage
Advancement in Elemental Technologies (キャピラリー給液型電解槽の開発)

Fundamental technologies that enable next-generation energy systems are developed through multidisciplinary research in materials, electrochemistry, and thermal engineering. Major research topics include advanced heat transfer enhancement, micro- and nanostructure optimization for electrochemical devices, environmentally friendly iron-based redox flow batteries, innovative structures for phase change materials, and capillary electrolyzers and fuel cells. Experimental investigations are integrated with numerical modeling and materials characterization to improve energy conversion efficiency, thermal management, durability, and system performance. These elemental technologies provide the scientific and engineering foundation for high-efficiency hydrogen systems, energy storage, and sustainable energy conversion technologies.

次世代エネルギーシステムを支える基盤技術の開発を、材料工学、電気化学、熱工学などの学際的なアプローチにより推進している。主な研究対象は、高性能熱交換技術、電気化学デバイスの微細・ナノ構造最適化、環境調和型鉄系レドックスフロー電池、相変化材料（PCM）の革新的構造設計、ならびにキャピラリー電解槽・燃料電池である。実験研究に加え、数値解析や材料評価を組み合わせることで、エネルギー変換効率、熱管理性能、耐久性、およびシステム性能の向上を図る。これらの要素技術は、高効率な水素エネルギーシステム、エネルギー貯蔵技術、および持続可能なエネルギー変換技術を支える基盤となる。

Graduate School of Environmental Studies
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環境科学研究科
Tohoku University
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