Updated on 2026/03/26

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JING YUAN
 
Organization
Institute of Integrated Research Materials and Structures Laboratory Specially Appointed Junior Associate Professor
Title
Specially Appointed Junior Associate Professor
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Research Interests

  • XAFS

  • supported catalyst

  • reaction mechanism

  • catalysis

  • in-situ IR

  • environmental catalyst

  • ammonia synthesis

  • precious metal

  • iron catalyst

Research Areas

  • Manufacturing Technology (Mechanical Engineering, Electrical and Electronic Engineering, Chemical Engineering) / Catalyst and resource chemical process

  • Nanotechnology/Materials / Energy chemistry

Education

  • Hokkaido University   Graduate School of Chemical Sciences and Engineering   Division of Chemical Sciences and Engineering

    2020.4 - 2023.3

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  • Hokkaido University   Graduate School of Chemical Sciences and Engineering   Division of Chemical Sciences and Engineering

    2018.4 - 2020.3

    　 More details

Research History

  • Institute of Science Tokyo   Specially Appointed Junior Associate Professor

    2024.11

    　 More details

  • Tokyo Institute of Technology

    2023.10 - 2024.10

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  • 北海道大学触媒化学研究所   JSPS特別研究員(PD)

    2023.4 - 2023.9

    　 More details

Papers

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Research Projects

  • 遷移金属との複合化による鉄系低温低圧アンモニア合成触媒の開発

    Grant number：25K17886  2025.4 - 2027.3

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  若手研究

    JING YUAN

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    Grant amount：\4680000 （ Direct Cost: \3600000 、 Indirect Cost：\1080000 ）

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  • Development of efficient Fe-based catalysts for NH3 synthesis at mild conditions with operando spectrascopic methods

    Grant number：24K23012  2024.7 - 2026.3

    Japan Society for the Promotion of Science  Grants-in-Aid for Scientific Research  Grant-in-Aid for Research Activity Start-up

    　 More details

    Grant amount：\2600000 （ Direct Cost: \2000000 、 Indirect Cost：\600000 ）

    researchmap

  • 外挿的機械学習手法による未踏触媒材料の設計と創出

    Grant number：22KJ0081  2023.3 - 2024.3

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  特別研究員奨励費

    JING YUAN

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    Grant amount：\1700000 （ Direct Cost: \1700000 ）

    触媒をはじめとする材料科学研究は未だ「絨毯爆撃的なスクリーニング」から脱却できていない。年々増え続ける膨大なデータ・知見を咀嚼し、目的に対して適切な仮説を提供できる人材は皆無である。人知に基づく研究は限界を迎えており、データ科学の先進技術を導入して材料科学研究の在り方を刷新することが求められている。
    本研究で使用する外挿的提案が可能な機械学習モデルは申請者らが独自に着想、開発した全く新しいモデルである。本提案は、化学を専門としながらも情報科学を扱える申請者だからこそ達成できる極めて挑戦的な研究テーマであり、新しい研究方法論を切り拓くものである。
    2022年度、水素を還元剤とするNO選択還元(H2-SCR)反応に対しては、外挿的な機械学習モデルを用いて、新規触媒探索を行っている。具体的には、実験⇔機械学習予測、というサイクルを回すことで、より少ない実験回数で新規触媒を見出す。これまでに、H2-SCRに対して既報有効な触媒を凌ぐ触媒を発見している（未発表）。機械学習によりリストアップした約600兆通りの膨大な触媒組成候補群の中から、300回の実験検討において、既報触媒を上回る触媒を40件以上も見出した。
    2023年度は、赤外分光（IR）、紫外可視分光（UV-vis）、X線吸収分光（XAFS）など様々な分光法を用いて、上記の機会学習で見出した触媒の反応機構の解析を行った。得た結果により、組成元素の酸化―還元はH2-SCR反応における触媒性能に関与するとこが分かった。

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