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投稿コメント一覧 (1603コメント)

  • >>No. 59290

    普及のためには、コストが最重要課題ですね。
    現在充電あたり100km走行のようですが、距離も300km程度になればOKではないでしょうか?
    それに、今後インフラ整備も必要ですね。

  • >>No. 59288

    はい、赤外吸収する水蒸気も温室効果があることは承知していますが、問題にすべきは人類が産業革命以降作り出した物質を対象に論じています。

    SOxはエアロゾルの核になります。NOxはその核で成長し、水和物などの結晶を形成します。

  • >>No. 59283

    もう、アルコール燃料などバイオマス資源を車の燃料にする時代ではありません。
    5年もすれば、電気自動車+(レベル4の自動運転)が主流になります。

    トヨタ、レクサスのEVコンセプト車
    25年までに全車種で電動モデル
    モーターショー エレクトロニクス 自動車・機械
    2019/10/23 13:15

  • >>No. 59255

    山さん、

    名古屋大学のプレス発表のタイトルは【大気中のすす粒子による地球温暖化効果】になっていることはご覧頂けたでしょうか?水蒸気のことを言っているのではありません。

    化石燃料・バイオ燃料の燃焼やバイオマス燃焼(森林や草原での火災)によって大気中に排出された炭素を主成分とする黒色のエアロゾル粒子(大気中の微粒子)を、ブラックカーボン(すす)と呼びます。褐色雲とは、このブラックカーボンを含む雲のことです。
    太陽光を効率的に効率的に吸収し、地球大気を加熱する効果を持ちます。

    IPCC第5次報告書でも、CO2、CH4 についで3番目に大きいとされ、地球温暖化の要因の一つと認識されていますが、温室効果気体に比べ、定量化が難しいということで今でもホットな研究課題になっています。

    ちなみに、大気中の水蒸気は、人為起源由来よりも海洋起源由来が圧倒的に多いです。

  • ちなみに、気候変動(地球温暖化)の原因は、CO2、メタン、代替フロン以外にも、
    熱帯雨林地域でのバイオマス燃焼で生成するブラックカーボンやエアロゾル粒子
    も大きな寄与していると考えられています。
    十数年前には、アジア上空で焼き畑農業が原因とされる褐色雲が、深刻な被害をもたらしたこともありました。
    エアロゾル粒子と地球温暖化の関係についての解説に、次のものがあります。
    http://www.nagoya-u.ac.jp/about-nu/public-relations/researchinfo/upload_images/20180831_env.pdf

  • >>No. 59224

    https://youtu.be/bXHgT5eR-Vw

    saiさん、ありがとうございます。
    ここは、科学的知見を持った建設的な方々が多く、居心地の良い掲示板ですね。

    人工光合成関連で、面識のある国内研究者の研究成果も転載しておきます。
    可視光吸収させたルテニウム触媒からレニウム触媒へ電子移動させ、CO2をCOへ還元する方法ですが、最近、実用化のため高価なレニウム触媒に代えて銅マンガン錯体を使い、量子効率57%を達成しています。
    死の谷、ダーウィンの海を乗り越え、一刻も早く気候変動問題を解決すべく、実用化まで持っていって欲しいものです。

    銅マンガン錯体光触媒で二酸化炭素を高効率に還元
    2018.12.04
    要点
    稀少金属や貴金属を用いなくても、太陽光を駆動力として高効率にCO2を資源化できる触媒が求められていた地球上に豊富に存在する金属(銅、マンガン)の錯体だけを用いて、最も高効率で高耐久性を有するCO2還元光触媒の開発に成功地球温暖化対策として人工光合成の大規模な適用に期待

  • >>No. 59151

    通りすがりのつもりでしたが。。
    皆さん、おはようございます。
    山さん富士さん、獅子真眼さん、コメントありがとうございました。
    2019年の論文誌では、CO2の化学反応を伴う人工光合成関連で以下がヒットします。
    Assessment of Artificial Photosynthetic Systems for Integrated Carbon Capture and Conversion,A. Prajapati and M. R. Singh*, ACS Sustainable Chem. Eng.2019765993-6003 (2019).
    この論文引用しているのが、次の2件で、
    1. C.M. Jens, L.Müller, K.Leonhard, A.Bardow. To Integrate or Not to Integrate—Techno-Economic and Life Cycle Assessment of CO2 Capture and Conversion to Methyl Formate Using Methanol. ACS Sustainable Chemistry & Engineering 2019, 7 (14) , 12270-12280.
    2. J.Kim, E.E.Kwon. Photoconversion of carbon dioxide into fuels using semiconductors. Journal of CO2 Utilization 2019, 33, 72-82.
    2.は最近の状況をレビューしているようです。

    人工光合成技術が今後進展するためには、太陽光スペクトルの大半を占める可視光領域にいかに効率的に応答する光触媒を開発するかではないかと思います。個人的には、設計開発にディープラーニングが威力を発揮できないものかと勝手な解釈をしています。

    また、自動車燃料としてアルコールは、アルデヒドが生成すること、別途エンジン開発が必要であることが、課題だったと記憶しています。

  • 参考までに、ナノ粒子(材料)の生体への暴露による安全性やリスク評価について、例えば、2016年の国内雑誌にレビューがあります。
    分子サイズまたはクラスターサイズのナノ粒子の物性特性による有用性とは別に、ナノゼオライトの製品化に伴う特に人体への暴露評価については、今後の課題になると思います。

    ちなみに、
    http://www.jsac.or.jp/bunseki/pdf/bunseki2016/201610tokusyu-nano.pdf
    の結論には、次のような記述があります。

    >ヒトにおけるナノ粒子のハザードを曝露実態と結びつけることができれば,「ナノ粒子は,ヒト健康に負の影響を与え得るのか」といった根本問題に迫れるうえ,ヒトにおけるナノ粒子のリスク解析やレギュレーション策定に貴重な情報を提供可能であると考えている。本取り組み成果の発信が,国民が安心してナノ粒子の恩恵を最大限に享受できるのみならず,ヒトの健康と環境に関する問題と安全・安心に向き合える社会の構築にもつながるものと期待される。

  • 通りすがりで失礼します。

    温室効果ガスによる気候変動は切実な問題ですが、対策技術についてはあまり議論の対象になっていないようなので、温室効果ガス削減の救世主になるかどうかは別にして、人工光合成と二酸化炭素貯留の研究開発の取り組みもなされていますので、参考までにコメントします。

    水とCO2から水素を作る光触媒である酸化チタンの研究は東大の藤島先生が有名ですが、同じように光触媒を使った人工光合成によってCO2を有用物質に変換しようとする研究開発では、例えば、NEDOと人工光合成化学プロセス技術研究組合(ARPChem)が、植物の光合成の太陽エネルギー変換効率(0.3%程度)の10倍以上となる世界最高の変換効率3.7%の光触媒を開発していること、またパナソニックは、可視光領域で応答するニオブ系光触媒を使って、CO2をエタノールに変換する人工光合成プラントの建設をするというプレス発表もあります。

    他方、排出されたCO2を地中や海底などの別の場所に隔離し閉じ込めるCCS技術開発も行われています。

    人為起源の気候変動問題は人類の叡智を結集して解決しなければならない問題ですが、地球誕生からの歴史を振り返ると、長期的には隕石の地球への衝突や太陽の黒点周期による影響も避けられない問題でしょうね。

    皆さんの迷惑になるといけないので私の投稿は明日には削除しますが、今後ともお二人の闊達な議論を期待しています。

  • >>No. 364

    それから、データ取得(いわゆる個人情報データを除く)はセンサー技術と一体。
    ウエアラブルセンサで膨大なデータが取得できる。
    加速度センサーなど、さまざまなセンサーが我々の身の回りでも現にたくさんある。

  • 素人の周回遅れのピンボケ論争に加わるつもりも更々なくそんな暇人でもないけれど、一言深層学習とデータの関係について。

    ビッグデータ革命は、近年のHDDなどの大容量化、プロセッサーの高速化と相まって、初期の深層学習の発見とほぼ同時期に言われだしたことであって、今に始まって使われている言葉ではない。初期の教師あり学習の深層学習のポイントは、膨大な教師データからその特徴量を見つけ出すことにある。ゆえに、この深層学習ではデータがあることが前提になる。しかし、教師なし学習の深層学習や、転移学習では、いわゆるビッグデータは必要とされない。しかも、最近注目され見直されているスパースモデリングでは、多くのデータは必要とされない。
    このように、アルゴリズム自体が進化している。

    補足)スパースモデリング(スパース sparse とは「すかすか」、「少ない」を意味する)または疎性モデリングとは、少ない情報から全体像を的確にあぶり出す科学的モデリング

  • >>No. 342

    非表示になったので、一部再掲します。

    pkshaは一貫して黒字決算であるのに対して、abertは17年12月決算までは赤字で今期初めて黒字化しているのが特徴ですね。
    加えて、pkshaとalbertの最大の違いは、pkshaの売上高営業利益率(and経常利益率and純利益率)が、albertの2倍以上であることでしょう。

    pksha9月決算とalbertの12月決算内容を比較すると、

    pkshaの売上高営業利益率 39.7%
    albertの売上高営業利益率 12.3%

    pkshaの売上高純利益率 40.6%
    albertの売上高経常利益率 12.9%

    pkshaの従業員数 73名
    albertの従業員数 88名

    これだけみても、pkshaが効率的に利益をあげている、財務会計の優等生であることがわかります。

  • >>No. 337

    このところ忙しくて、BSとPLの中身までは観ていないのですが、ざっと目を通したところ、tomさんの指摘のように、pkshaは一貫して黒字決算であるのに対して、abertは17年12月決算までは赤字で今期初めて黒字化しているのが特徴ですね。
    加えて、pkshaとalbertの最大の違いは、pkshaの売上高営業利益率(and経常利益率and純利益率)が、albertの2倍以上であることでしょう。

    pkshaの18.9決算とalbertの18.12決算内容を比較すると、

    pkshaの売上高営業利益率 39.7%
    albertの売上高営業利益率 12.3%

    pkshaの売上高純利益率 40.6%
    albertの売上高経常利益率 12.9%

    pkshaの従業員数<18.9> 73名
    albertの従業員数<17.12> 88名

    これだけみても、pkshaが効率的に利益をあげている、いわば財務会計の優等生であることがわかります。

  • >>No. 338

    tomさん、お疲れさまです。
    ソフトウエア会社に、ハードウエア会社の床屋談義をけしかけてくる頓珍漢なアホがいますね。ソンな病なんでしょう。

  • >>No. 528

    FDA承認前は、いち早く米国リハセンターを開設して米国での売上がのびるとの触れ込みでした。ところが、1年経って、米国では勝負にならないということが今期の数字に表れているのでしょう。

    競争の激しいレッドオーシャンから競争のないブルーオーシャンへと事業戦略変更したと解釈するのが合理的でしょう。市場だけ大きくてもダメなのです。他社に対する競争優位を築くためには、①コストリーダーシップ、②差別化、③集中 の3つの戦略しかありません。マレーシアでは通用しても、米国ではこれら3つの戦略が通用しなかったのです。

  • >>No. 478

    昨年度までの売上高の伸び率(増収率)は、
    2014年度の増収率 (456-286)/286×100= 37%
    2015年度の増収率 (631-456)/456×100= 38%
    2016年度の増収率 (1264-631)/631×100=100%
    2017年度の増収率 (1649-1264)/1264×100=30%
    2018年度の増収率 (1726-1649)/1649×100= 5%

    今期予想増収率は、
       売上高  増加分  
    1Q 335
    2Q 417   (+82)
    3Q 482    (+65)
    1Q~3Q計 1234

    仮に4Qでの増加分を80百円とすれば、4Q単体予想売上高は 482+80=562となり通期での売上高予想は、 1796 百万円

    前期売上高 1726百円より70百万円増加で、予想される増収率は4%増
    従って、2016年度をピークに増収率は減少している。

  • >bakさんはずっと来ます(笑)目標を達成するまでやります。

    まさか、tomさんは目標を達成できるとでも考えているのですか?
    こういう表現は、やめるべき。

  • >12月26日が年初来安値18948円をつけ、単に市場のセンチメントが悪化したことが原因であるのに、さも得意げに自分の読みが正しさかを訴え、集団心理を印象操作した。

    上記は日経平均のことです。

    pkshaの12月25日の年初来安値6230円は、単にセンチメントが悪化した日経平均に連動したのが原因であって、時価総額によるものではないのです。

  • 都合の悪いことや反論できないことは、一切無視。
    これが、騙しのテクニック。

  • ホルダーや株主なら、自分の財産は自分達で守るべきでしょうね。
    その意識がないのは、ホルダーではないということでしょう。
    ここは非貸借銘柄で、個人投資家は基本空売りができないので、貸借銘柄にくらべて急騰急落がついてまわります。
    それを何の根拠もない時価総額など持ち出して、騙すのは質が悪いとしか言いようがないです。

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