Perfluoroalkyl substances, commonly known as PFAS, are a group of synthetic chemical substances characterized by their ability to repel water and oil. They have been widely used in various aspects of daily life and industry, including water-repellent treatments, firefighting foams, and coating materials. However, PFAS are extremely resistant to degradation and are therefore often referred to as “forever chemicals.” Once released into the environment, they can persist for long periods, accumulate in soil, and spread into groundwater. As a result, they may contaminate sources of drinking water, and their potential impacts on human health have become a global concern.

To prevent water contamination by PFAS, it is important to identify, at an early stage, where the contamination is spreading from. However, because PFAS move through soil and groundwater in complex ways, identifying their sources is not easy. Field investigations also require considerable time, labor, and cost.

Therefore, this study aims to use computer-based analysis to clarify how PFAS move through soil and how they attach to and detach from interfaces between soil, water, and air. Since soil contains not only water but also air, it is important to understand how PFAS behave at the boundaries between water and soil, and between water and air. In this study, numerical analysis methods that represent the internal structure of soil in a simplified manner will be used to investigate the transport, adsorption, and desorption behavior of PFAS. In addition, the analysis will account for the phenomenon in which differences in PFAS concentration affect interfacial movement, thereby enabling simulations that more closely reflect actual soil environments.

Through this approach, the study will quantitatively evaluate the rate of PFAS adsorption and the range over which reactions occur in unsaturated soil. Furthermore, by utilizing data obtained from numerical simulations, the study also aims to predict, through machine learning, how PFAS spread and where they are likely to remain. In doing so, information related to actual environmental conditions, such as soil properties, topography, and subsurface water flow, will be incorporated.

Ultimately, this research aims to develop a method that can rapidly predict how PFAS may spread, even in cases where large-scale field investigations are difficult to conduct. The findings are expected to contribute to the early detection of PFAS contamination sources and to the prevention of PFAS intrusion into groundwater and drinking water sources.

ペルフルオロアルキル化合物、いわゆるPFASは、水や油をはじく性質を持つ人工的な化学物質の総称です。これまで、撥水加工、消火剤、コーティング剤など、私たちの生活や産業のさまざまな場面で利用されてきました。しかしPFASは非常に分解されにくく、「永遠の化学物質」とも呼ばれています。一度環境中に放出されると長く残り、土壌に蓄積したり地下水へ広がったりする可能性があります。その結果、飲み水の水源に混入することがあり、人の健康への影響も世界的に問題視されています。PFASによる水の汚染を防ぐためには、どこから広がっているのかを早い段階で把握することが重要です。しかし、PFASは土壌や地下水の中を複雑に移動するため、汚染源の特定は容易ではありません。現地調査にも多くの時間、労力、費用が必要になります。

そこで本研究では、コンピュータを用いた解析によって、PFASが土壌中をどのように移動し、土壌や水との境界にどのように付着したり離れたりするのかを明らかにすることを目指します。土壌には水だけでなく空気も含まれているため、PFASが水と土、水と空気の境目でどのようにふるまうのかを理解することが重要です。本研究では、土壌の内部構造を簡略化して表現する数値解析手法を用い、PFASの移動や吸着・脱着の挙動を調べます。また、PFASの濃度差によって界面の動きが変化する現象も考慮し、実際の土壌環境に近い形で解析を行います。これにより、不飽和土壌中でPFASが吸着する速さや反応が起こる範囲を定量的に評価します。さらに、数値解析で得られたデータを活用し、機械学習によってPFASの広がり方や残留しやすい場所を予測することも目指します。その際には、土壌の性質、地形、地下の水の流れなど、実際の環境に関わる情報を取り入れます。

最終的には、現地で大規模な調査を行うことが難しい場合でも、PFASがどのように広がる可能性があるのかを素早く予測できる手法の構築を目指します。これにより、PFAS汚染源の早期発見や、地下水・飲用水源への混入防止に役立つ知見を得ることが期待されます。