休日なのでお友達をお呼びして手巻き寿司パーティー in Finland!

 

昨日は嫁の語学学校時代のお友達とその旦那さんをおうちにお呼びした。

うちに誰かを呼ぶときは中華系の料理か寿司なことが多いのだけど、今回は寿司。手巻き寿司で良いような間柄だと準備しやすくて良い。

まあ若干カルチャー色も出せるし、寿司……じゃなくてSUSHIはヨーロッパでもアメリカでも大人気ってのも良いところ。

フィンランドで手巻き寿司パーティー

というわけで準備するものは……

  • 海苔。k-marketとかalepaとかでも売ってるけど、アジア系マーケットに行くと若干ベターなものが手に入ることもある。とはいえどこに行っても日本の如きフレッシュな海苔が手に入る確率は低い。
  • 酢飯。コメ炊いて1合に大さじ2くらいすし酢を突っ込む。すし酢はべしゃつかなければ多すぎても美味しい。ミツカンとか市販のやつが買えるし、それで良いと思う。
  • 各種冷凍刺し身。こちらはアジアマーケットかK-supermarketなどでも冷凍の切り身が売ってたりする。良く使うのは、海老・しめ鯖・イカなど。白身だとアジアマーケットでティラピアの刺し身なんかも売ってるけど、ちょっと匂いが気になるかな。なぜかマグロの刺し身が見つからないのはアメリカもヨーロッパも一緒。
    フィンランドで買えるパッケージのサーモン
  • サーモンの刺し身。うちが良く使うのは上の写真のノルウェー産のパッケージになっているもの。とても美味しい。k-citymarketなどのカウンターに行けば生食用が手に入る場合もあるそう。試したことはない。なければスモークサーモン使っても美味しいけどね。
  • うなぎ。薄切りの冷凍の寿司用うなぎも売ってるんだけど、今回蒲焼きの冷凍を買ってきて細切りにして出したらうけた。蒲焼き美味しいもんね。
  • マヨネーズ。キューピーなど日本のマヨネーズが美味しい。ツナや、刻んだ茹で海老、コーンなどと混ぜれば立派な寿司ネタに。このあたりは海外で割と受けが良い印象。
  • ガリ。K-marketとかのそんなに美味しくはないけど、こっちの人が結構好きだったりもする。アジアマーケットにいけば色々売ってる。

 

あとは納豆とかを出してもいいけど、初対面のお客さんとかの場合はちょっとチャレンジングかな。

あとはこっちの人向けってことでカリフォルニアロールとかも少し用意したけれど、今回のお客さんは普通に手巻きだけでも楽しんでくれてる方たちだったかな。

 

D

急に来るお友達を迎えるための簡単料理 in Finland!

 

昨日は中秋の名月だった。

急に嫁Xが思いつきで同僚を夕飯に呼ぶと言い出したのだけど、準備はもちろんほぼ0。幸い冷蔵庫・冷凍庫の中身はそれなりに充実してたので、それを利用して簡単料理を進めることにした。

一品目はエビでトムヤンクン

loboの簡単料理キット

最近ハマってるのがLoboってブランドの簡単タイ料理キット。スパイスやらココナッツミルクやらがセットになっていて、肉・野菜・きのこなんかを突っ込むだけで、割と美味しいタイ料理が楽しめるのだ。

今回使ったのはトムヤンクン(TOM YUM)のセット。冷凍で買っておいたエビを解凍し、野菜は大根、きのこはエリンギにした。作り方はまじで簡単。

  1. 500mlくらいお湯を湧かす(今回は野菜が大根なのでここで一緒に茹でておいた)
  2. 添付のスパイスペーストを入れる
  3. 添付のココナッツミルクとドライスパイスを入れる。
  4. 海老とエリンギを入れて、沸騰したら火を弱めて10分グツグツしたら出来上がり

これで割と満足できるトムヤンクンができてしまうのだ。

同じブランドでレッドカレーなどカレーも売ってる。しかしなぜかJiaheだとグリーンカレーが売ってないんだよな。このブランドのグリーンカレーならとても信用ができそうなのに。

2品目は冷凍ティラピアで酸菜魚

インスタントフード第二弾。酸菜魚は酸菜って中国の漬物とソースがセットになっている簡単中華パッケージを僕らはストックしている。中華マーケットならだいたい売ってると思う。

使うお魚はだいたい冷凍のティラピア。ちょっと泥臭いけれど白身の美味しいお魚。酸菜魚にしてしまえば多少の匂いは気にならないから問題ないのだ。

こちらは魚の身を玉子の白身であえてちょっと前処理。魚の食感がよくなるのだ。

料理自体はスープを準備して魚を煮込むだけ。

お手軽なのに美味しい、フィッシュスープの出来上がりだ。

Biangとか中華レストランでも結構おいてあることが多いメニュー。お店だと魚は何を使ってるのかな?アメリカいたときはレストランでも時々食べてたんだけど、最近はもっぱら家で作ってるから注文はしない。

ちょっと辛いので小さな子供向きではないのが少し残念なところ。

3品目はトマトエッグ炒め

中国人みんな大好きトマトエッグ炒め。今日のお客さんは中国人だったので、トマトエッグを追加。卵炒めて、トマト炒めて、混ぜて炒めて。無難に美味しい。

4品目はカリフラワーの塩炒め

こちらも簡単な炒めもの。カリフラワーを小さく切って炒めて、中華の干したけのこで風味づけ。美味しい。カリフラワーはラー油とかで炒めても美味しい。

5品目は中秋なので月餅

こちらはJiaheで購入したもの。月餅ってどこまでいっても月餅なんだけど、しょっぱい鴨の玉子の黄身入のやつは割と好き。でも月餅って何気にたけーんだよな。

D

 

[2021年9月20日]最近の気になったニュースなどなど in Finland!

 

9月の後半に近くなってきてフィンランドの紅葉がいい感じになってきた

最低・最高気温が5−10程度とだいぶ寒なってきたフィンランドの9月中旬。

そんなわけで木々が良い感じで紅葉し始めている。

ヘルシンキ市内ではまだ緑が残ってるってくらいだから、ヌークシオあたりにいけばちょうどよい感じになってるんとちゃうかなって思うけれどどうだろうか?

もうちょっと天気が良ければ先週末あたりにヌークシオに行こうかと思ってたんだけど、ここのところ週末の天気がイマイチだよねえ。

ま、うちのあたりは結構田舎だから、家の周りでも十分木々の紅葉を楽しめるけどね。

ワクチンのブースター摂取が始まりそう?

嫁さんが見たフィンランド語のニュースによると、フィンランドも3回目のブースター摂取の検討を始めたそうな。

年齢層とかそういう詳細は出てないみたいだけど、人口少ない国だし皆打つって話になるのかなあ?

幸いうちの家族は副反応強く出ないようだし、効果があるなら3本目を打つことはむしろウエルカムなのだけどね。

イスラエルとかどんどん進めてる国以外は高齢者や高リスクの人のみにブースターするっていう印象だったけど、いずれかは季節性インフルのワクチン的な扱いに変わっていくのでしょうかね。

ポディマハッタヤさんがお亡くなりになったそうな

こちらも新型コロナ関連。

日本で一番有名なスリランカ人といっても過言ではないポディマハッタヤさん。教科書に乗っていた黒鉛を掘り出すあの写真を覚えている人は多いかと思う。

名前だけでもインパクトがあったせいか、この歳になっても覚えている唯一のスリランカ人の名前。

まああの頃の小学校の教科書に乗っていたのだから、それなりに歳はいっているのだろうけれど、残念ながらコロナでお亡くなりになってしまったとのこと。ソースはSNS経由のニュースって感じだったけど、見た感じ信頼性のありそうな雰囲気だった。

ご冥福をお祈りします。

 

D

ニラがあると食生活が色々捗るよね in Finland!

 

フィンランドで餃子を作るならば

うちは土日は割と餃子を作ってることが多いのだけど、皮とタネをどうするかってのが海外だと困ったりすることもある。

うちは餃子の皮は小麦粉を揉んでの自作なんだけど、まあアジア系のスーパーなどのお店で冷凍ものなどを買うこともできる。

タネの方は豚ひき肉と白菜(もしくはキャベツ)あたりはどこらでも手に入ることが多いのでそこらを使う事が多い。合い挽きに比べると比較的豚ひき肉が見つかりにくい気はするけど、大きめのスーパーならだいたいあると思う。

セロリと牛ひき肉(合い挽き)あたりの組み合わせなんてのもまあ美味しいかな。

他も色々試すことはあるけど、なかなかしっくりくる新しいタネの組み合わせが見つけるのは難しいよね。あ、チーズ餃子は子供が好きだからいつも作るけど。

 

それで今回は何だったかというと、結構良さげなニラ(chinese chive)がJiaheで手に入ったので、ニラと豚ひき肉で餃子を作ったのだ。

やはりニラが入ると香りと味が引き締まるというか……個人的には餃子はニラが入ってないとしっくりこないんだよね。

ちょっと最近火加減を変えてみたりしてる焼きの方も、今回は結構上手く焼くことができた。

そんなわけで、とても美味しい餃子を頂くことができた土曜日でした。息子のL君も珍しくチーズ餃子以外に、ニラ餃子の方も喜んで食べてくれた。

 

ニラは炒めものにしても上手いし、このレベルのニラがいつも手に入るといいんだけどな。

でも値段も結構お高いし、必ずしも良い品質のものがおいてあるってわけじゃあないんだよなあ。

ま、その日のあたりっぽい野菜でなんとかやりくりするってのも楽しいものだけどね。中華な感じで炒めとけば大概の野菜は上手いし。

ザワークラウト・ごま油・めんつゆでおつまみ

それから、Alepaででかいザワークラウトが1.5ユーロで売ってたから買ってきたのだ。

メインの目的はソーセージやらベーコンやらと煮込んで食べることなんだけど、でかいので別目的でも消費したい。

ぐぐったらそのままめんつゆとごま油と混ぜると結構上手いっていう情報を発見!

ほんまかいな……って思いながら適当量を混ぜてみたら、結構いけた!

ザワークラウトの癖のある風味がごま油で中和され、ザワークラウトの強い酸味がめんつゆで中和されるって感じだろうか。

まあごま油とめんつゆを突っ込めってレシピに間違いはない、っていう定説を確認できた感じだろうか。

それでも酸味と癖は強いから酒のつまみって感じにはなってしまうけれど、意外なことに4歳息子のL君も美味しいと言って食べていた。

子供って意外と変なの好きよね。

 

 

D

 

2021年9月17日金曜日のフィンランドでの日常生活 in Finland!

 

ヘルシンキのトラムとメトロがストライキ!

今日は久々に大学で実験に会議に忙しい1日だった。

フィンランドの数少ないビッグニュースと言えば、昨日・今日とメトロ・トラムが運休だったこと。うちから大学まではバスだけだとちょっと不便なので、結構困った。

なんでかなって調べてみたら、運転手さんたちのストライキの模様。

外部リンク: ヘルシンキタイムズの当該ページ

新聞によると、運輸局の有限会社化(民営化?)に対する反対ってことなのかな……イマイチ英語でわかりやすく説明しているページが見つからなかったんだけど、まあ運転手さんたちがそのプロセスへの不満を表明する形でのストライキなんだろう。

ちょうど私が在宅じゃない日に当たってしまったので、ブログ記事に起こそうと思うくらいのインパクトはあるストライキだった。

明日9月18日の土曜日からは普通に運転するそうだけど。フィンランドのバス・トラム・メトロ関係は結構ストライキをやるんだよね。フランスほどじゃないだろうけど。

コロナが落ち着いている大学の様子

大学は特に変わったこともなかったかな。キャンパス内の人が少し増えてた気はしたけど。これから少しずつ元の形に戻っていくってフェイズに入ったのかな。統計的にはコロナは今は少し減ってるようだけど、これから冬に向けてどうなることでしょうかね。

今日の夕ご飯は中華

そんなわけで今日の夕御飯は先に帰ってた嫁さんXの中華。トマトエッグ炒めと冬瓜の炒めもの。中華、特に野菜炒めはやっぱり嫁さんが作ったほうが上手いな。

日本にいたときはご飯のおかずにトマトを炒めるって印象はなかったんだけど、トマトと塩味の卵焼きを混ぜ炒めて、少し水足して絡めるととても美味しいのだ。

冬瓜はJiaheで嫁さんが良さげな品質なのを発見。フィンランドで良い野菜を見つけるのは結構大変なんだけど、アジア系のスーパーは結構色々と置いていたりもする。品質はその日次第でまちまちだけどね。

冬瓜の炒めもの

後日撮った写真だからこれはひき肉が入ってるけど

その冬瓜は、干したけのこ、干しエビ、醤油、塩で炒めて、こちらも冬瓜から出る水分を最後に残す感じで。炒め煮って感じの塩梅になっていてとても美味しかった。

その日の気持ち次第で、豚ひき肉なりきのこなりをいれてもいいかも。カンタレリ(アンズタケ)とかいれても美味しいかもしれない。

D

病院の営業時間外に子供が怪我したときには! in Finland!

 

まあ子供は突然怪我するものってことで、病院の営業時間外に怪我することもある。

そんなわけで近場の病院がしまってる時間だったので、どうしたもんかなーって困ったわけ。

とりあえずフィンランドでは電話の116117が相談窓口なのかな。112でも対応してくれるかもだけど、そっちはもう少し一般窓口で緊急め?

ま、116117の方に電話をかけてみたら、子供病院の緊急窓口に行ってくれーって案内してくれたので、そこに向かうことにした。

うちからはバスで50分となかなかの距離だったのだけど、幸い子供が患部を動かさなければ痛みがないってことで、そのままバスで病院に向かうことにした。こういうときに車がないのは不便なんだよな。

 

バスの中では爆睡してたりして、怪我なんてないんとちゃうかなーって感じにも見えたんだけど、診察してもらったらしっかり怪我してた。

下記リンクは電話で紹介してもらったヘルシンキの子ども向け救急病院。

外部リンク: ヘルシンキの救急のあるこども病院(New Children’s Hospital)

住所:Stenbäckinkatu 9 Rakennus 6, 00290 Helsinki

実際にどの程度で救急なのかは知らないけど、周りの子供達見る感じでは高熱とかで来てる雰囲気だったかな。

New Children’s Hospitalヘルシンキの様子

グーグルマップみながら病院の敷地に入り、エマージェンシーの案内に従って進んでいくと、普通にそれっぽい入り口にたどり着く。

自動ドアを抜けて中に入ると自動受付機があるので、それで受付番号を取得する。嫁Xはフィンランド語のままで進めてたけど、英語に変えられたと思う。対人窓口はないので自動受付札を取らないと対応してもらえないので注意。

ちなみにコロナの影響なのか親の付添いは一人まで。

皆順番までは両親待付添で待っていたけれど、診察が始まると片親が追い出されるっていうパターンが続いた。私も。いや、なんで入り口周りに親っぽいのが佇んでるのかは不思議だったのだよね。さすがフィンランド、クソ真面目だ。

ちなみに救急病院に持ってく必要があるものはKERAカードだけ。

 

それはともかく、救急病院はそんなに混んでいる感じではなかった。

6時くらいに到着して待っていたのは7−8人。私達の順番が来た後も待ってる人は同じくらい。

一人ひとりの診療時間はそれなり(10分くらい)だったので、結構待つ必要はあったけどね。うちの子は余裕がある感じの怪我だったからまあ良かったけど、余裕なしな怪我の場合だとちょっと待ち時間としては長いかなってくらいの雰囲気。

いや、でも本当に余裕のない人はそれこそ救急車でエマージェンシーだろうし、そもそも窓口が別なんだろうな。

 

まあうちの子は怪我自体は大したことがなくて、医者に処置してもらえればあっさり治る感じの怪我。

治療自体は1分だったけど、念の為10分病院で待機して再診察。問題なしってことで晴れて病院を後にした。

治療を終えてすっかり元気になったL君と、バーガーキングで夕ご飯を食べてからおうちに戻ったのでした。

 

関連ページ

海外出産・海外育児のまとめ

 

D

科学論文のセカンドオーサーというクソポジションについて

 

ちょっと前にPhDの学生から「お前この論文にえー仕事したからサードオーサーからセカンドオーサーに格上げしたるでー」っていうありがたい言葉を頂いて思ったことを書くくだらない雑記。

 

いや、普通にファーストオーサーくれって言いたいくらいの仕事量つっこんでくるんだけど‥‥正直コーファーストのオファーがないのがマジで不思議な仕事だったわ。

他の論文でもそう思ったことはあるんだけど、そのバランス考えるのってPIの大切な仕事だよね。特に論文作るのに分業がますます進んでくこれからはさ。旧態然の仕切り方だからって流してたらほんと恨まれまっせ。

この論文と最近のもうひとつの論文はホントに意味わかんかったわ。仕事始める段階に戻れるなら間違いなく断ってるのは確か。ってか残り少ない研究時間の中では、あの近辺からの仕事はもううけん。

似たような仕事突っ込んでセカンドオーサーになったもう一つの論文では全くそういう感慨がないから、ファーストオーサーからのリスペクトがあるのかってことも大きいんだろうけどさ。

 

そもそもセカンドオーサーって著者が3人しかいなきゃ誰でもセカンドになるわけだし。全く業績評価にならんし。それを誇らしげに与えられる意味が全くわからないし。

シニアオーサーってかラボのビッグボスとかにそう言われるなら、まあ納得するっきゃないってわけだけど……

PhDの学生にできるだけ協力するって方針のラボだったからそれに従ってクソマジメにデータ出して、考察まで書いてやったけどさ、そのクソ努力した結果が”セカンドオーサーにしてやるわ”って割とクソな世界だよね。その見返りがあるってんだったら良いけど、もちろんそんなわけはないわけで。

いや結局のところマネージメントはボスの仕事なんだから、それをはしょったボスが悪いんだろうな……もう、ほんとこの世界クソだわ。

研究系以外でもそんなもんだとは思うけど、丁寧な仕事する人間から精神死んでいく世界なんて終わってしまえばいいのに。

辞めるからもういいやって思ってたけど一応言っておく。やっぱりこのシステム頭おかしいよ。

たぶんどの世界だってそうなんだろうけどさ……

ほんと。

 

あー、いや、言いたかったことはそんなことじゃなかった、鬱が進むとだめだな……言いたかったのはセカンドオーサーについてだった。

セカンドオーサーって今回みたいな感じで、たまに恣意的に評価される雰囲気になることがある……だけどセカンドオーサーが何報あるかなんて評価されないんだから、そんなカテゴリはなくすべきだよね。

っていうかこれから研究職に行く人にはセカンドオーサーになってしまうような仕事は勧めないよ。ってかもちろん強いモチベのある人以外には研究職自体勧めないけどさ。同じ努力量にもっとペイする仕事あるし。

ファーストかシニアになれるものだけに注力して、そうじゃないのは後ろの方に名前がのっかるってレベルの仕事に留める。そうした方が全然効率あがるもん。まあ皆そうしだしたら全体が回らなくなるんだけどね。ほんとボランティアが死ぬクソな世界だ。

リラックスな仕事環境に生きてる人たちはセカンドオーサーを重視したりもするけど、それは幸せな世界だよね。科学を押してくのはあの方たちなのだろうけれど、一緒に共同研究はしたくないよね。ってか学生にはそういうグループと働くのは勧めない。

 

ファーストとシニアはまあわからないではないけれど、それ以外の序列がホントに何かに評価されることってあるの? ネイチャー・サイエンスならあるの? そうなら点数化するべきじゃん?

それをめっちゃアピールする人なら意味あるのかもわからんけど、そういうことする人ってそもそも論文0でもコミュ力で押して仕事とれるじゃん?

仕事した人間はコントリビューテッドオーサーのリスト、そこまでじゃない人間はそれ以外のリスト。ファーストの仕事量なんて昨今大してないし、シニアの重要性的な予算とってくるとことか論文のコンセプトを作るところなんて別のところで評価されている。っていうか奴ら既にテニュアなんだから……

しっかり論文にどういうコントリビュートをしたのかっていうのを評価して、そのコントリビューションをしっかり点数化・可視化する。まあ最近の論文はそのあたり聞かれることが多くなってきてるけれど、ジャーナルよりも研究機関の方こそがそこをもっとしっかりと評価していくべきなんだろうと思うよ。

そういうシステム作ってかなきゃ、これから色々とだめになっちゃうんとちゃうかなー。

関連記事

1. python・科学記事のまとめ

D

[2021年9月]近所の森でベリーときのこ狩り! in Finland!

 

フィンランドの一つの名物といえば秋シーズンのきのこ狩り。

フィンランド人たちはこのシーズンになるとソワソワしつつ森の中へと消えていくわけだけど、きのこの場所は大切な秘密ってことであまりシェアされないってのが伝統。

とは言いつつも、最近では結構気軽に教えてくれる人もいるってことで、今回は嫁のきのこプロの友達に教えてもらい、うちから比較的近場の森にきのこ狩りへとでかけてきた。

きのこ狩りに準備するもの

  • 森の中は割とウェットなので濡れにくい靴
  • マダニやら虫よけで長袖長ズボン。まあきのこのシーズンには大概長袖だろうけれど。
  • きのこの処理をするナイフやらハサミやら
  • 土塊を落とすのに毛ブラシがあるとなお良い
  • きのこを持って帰るのに各種サイズのビニル袋やらバケツやら

フィンランド・きのこ狩り当日

2021年の9月の5日。晴れた日曜日だったので、自転車とキックボードで森へ向けて出発。

森はうちから30分ほど。まあ子供のキックボードの速度に合わせてってことなので、そこまで遠いわけでもない。

たどり着いたのは大きめの森林公園の外れ。時折お散歩やジョギングしている人がとおりかかるくらいの、まあ普通のフィンランドの森って感じの場所。

林道からぱっと目につくのはベニテングタケがほとんどなんだけど、きのこ自体はいっぱい生えている感じがする。

というわけで、早速砂利道の林道から外れて、森の中に足を踏み入れる……とは言っても、踏み鳴らされて人がそれなりに歩いてる感じの道ができてるのだけどね。

さて、狙うのは松や杉の木の根本や倒木の近くなどなど。

目を凝らして探すわけなのだけど、これがなかなかに難しいもの。

最初の方にポルチーニが結構生えているとこがあったのだけど、残念ながらここはちょっと育ちすぎな感じ。一応石づきを切り落としてビニル袋に突っ込みつつ、他の場所を探していく。

正直私は全くきのこ狩りの才能がなかったみたいでほとんど見つけられなかった。

一方、嫁Xは才能があったようで、結構次々とポルチーニを探り当てていた。

たまたまかもしれないけど、ブルーベリーの葉っぱの中に結構埋もれていたな。

ポルチーニ

こんな感じの綺麗なのが見つかると嬉しいもの。

私はその後2個だけ生えていた小さなカンタレッリ(アンズタケ)を発見。一番見間違えにくいきのこということで、これが見つけられたのは良かった。生えてた場所はポルチーニのとことはちょっと雰囲気が違かったので、まあそういうものなのかもしれない。

松茸見つからないかな〜なんて結構長いこと松周りをうろちょろしてみたりしたのだけど、結局収穫はこのポルチーニとアンズタケだけだった。

嬉しいサプライズはブルーベリーがまだ結構なっていたこと。息子のL君はきのこそっちのけで、ひたすらブルーベリーの収穫に励んでいた。

ポルッカ

それからポルッカも結構生えていて、結構今年のポルッカは味が良かった。うちの一番近くの森にはポルッカ見つからなかったから、ここで見つけられたのは良かった。今度はベリー狩りもここの森に来ることにしよう。

そんなこんなで2時間ほど森をうろちょろして初のきのこ狩りはおしまい。

比較的初心者向けの場所って感じだったので、あまり疲れることもなく最後まできのこを探し続けることができた。

ヌークシオとかもいいんだけど、車ないとたどり着くのが大変なんだよねえ。

フィンランドでのきのこ狩りを終えて

さて収穫したきのこは念の為嫁の大学にいるきのこプロの友人にチェックしてもらったのだけど、まあわかりやすいポルチーニとアンズタケってことで全く問題はなかった。

問題があったのは、最初の方で収穫したおっきなポルチーニを詰めといたビニルバッグ。既に虫食いが始まっていたのか、かなりの数の5mmくらいの線虫が大発生。どのポルチーニから湧いてるかもわからなくなってしまったので、そのバッグ丸々諦めることになってしまった。

育ちすぎてるきのこはあまり美味しくないらしいし、こういう虫喰いの問題も出てくる。食べられないわけじゃないらしいけれど、次からはスキップだな。

ちなみにきのこは3日ほどで食べられる大きさに育つってことで、生える場所を知っていれば全く収穫がないってのはあまりないそう。人気の森は曜日次第で当たり外れが出てくることになるから、うまいことタイミングを見計らうと良いかもしれない。

きのこ その2

こちらは嫁の友達が近くで採取しておすそ分けしてくれたキノコたち。美味しくごちそうになりました。

関連記事

7月14日、2021年のベリーシーズンが始まりかけている in Finland!

D

繊維試料のX線散乱に関する雑記 その3

 

ほとんどは調べ物しながら適当にメモとってる感じの単なる雑記です、その3。時折適当に間違って書いちゃったとことかしれっと修正してたりします。何らかの検索ワードでここにたどり着いちゃてる人はあまり信用なさらず、へーん、って感じで読み流してください。

繊維軸方向に平行に飛ぶ散乱(子午線散乱)

一般的な原料一つの繊維試料の場合だけど、この子午線方向の散乱は繊維に沿った結晶と非晶の繰り返し構造を見ることがほとんど。非晶がほとんどない連続結晶繊維の場合、子午線方向にはほとんど散乱がない場合もある。

超小角にいけばポアの縦方向のサイズの散乱が出てくる。それっぽい言葉で言えばポアの長さ方向のshape functionの1次元フーリエ変換ってことになるようだけど、まあ長さの逆数になるので普通はべらぼうに長いポアの長さ方向の小角散乱は考慮しなくて良い場合が多い。

というわけで、この方向に何を見るのかと言うと、(ある場合は)繊維方向の結晶と非晶の繰り返しだけということになる。それで繊維状ポリマーの場合は大概非晶と結晶が規則的に並ぶことになるので、回折強度として現れてくることが多い。

詳しいことは書かないけど、回折から何が抽出できるのかだけ。

子午線の回折パターンをぱっと見てわかること

大雑把にいうと回折が何個あるかで結晶(非晶)の形や、2次元配列がわかったりする。回折は2個(2-point)か4個(4-point)。1次元データしか取れない装置を使ってると、これがわからないので注意が必要。

わかりやすく言うと……

Rule et al. Macromolecules 1995, 28, 8517—8522

の図1のようなイメージ。

2個の場合も4個の場合も構造次第で回折の強度分布が変わってくるので(eyebrow-typeとかbutterly-typeとか呼ぶ)、そういうのもパターンを見るだけでなんとなくどんな構造を取ってるのかがわかる。

ちなみに2個の場合でも4個のがくっついちゃってるだけって解釈されることも多いので、2個だからシンプルな構造とは必ずしも言えない。

回折の強度ピーク位置からわかること

  • 繰り返し構造を取る結晶+非晶の長さ(long period)
  • 4-pointの場合は繊維内での結晶の傾き or 結晶と非晶の作るマクロラティスのズレ

まあこれは回折の強度ピークまでの距離と角度を測るだけなので、すぐに値が出せる。最も4-pointの場合は、その値をどう発表するかってのは色々ある。

回折強度からわかること

  • 絶対強度から結晶と非晶の体積比(ただし、強度を適切な条件下で取得している必要がある)
  • 強度の広がりから持続長(coherence length、広角のシェラー式的な計算。バリバリの小角屋さんからは文句が付く可能性がある、というか文句を付けられてリジェクトされたことがある)。ラメラ結晶なりのサイズを反映する。

このあたりがぱっと解析してわかること。あ、いや結晶・非晶比の値は変換計算が大変だな。

まあこんな感じのことを式でパラメタライズしていくと、3Dモデルの作製へって話しに伸びるのだろうけど、実際にそこまでいくのは大変。

子午線方向回折の幾つか代表的な解析方法

(1)子午線方向の強度を投射して(Intensity projection)1次元プロファイルを解析

クラッキーカメラの原理と同じということで、繊維軸の垂直方向のスライスの積算強度を(Q_z VS I_total(Qz)って感じか)プロットして解析する。

もちろんこれだと異なる2-pointと4-pointから同じプロファイルができちゃったりするわけだけど、だしたいのは繊維軸に並行な方向での2phaseの相関関係なので問題はないってこと。逆に言うと回折の広がりについて深く考慮せずに構造情報を抽出できるはずで、一度導入してしまえば割と単純なのに言えることも多くて良い感じの方法。

これはRulandあたりからのドイツ系のチームの流れなのかな。最近でもチラホラ各所から論文が出ている。例えば……

ACS symposium series, Vol. 739 (2000), 41–56

などは、この系列のお仕事がよくまとまっている記事。

プログラム導入はちょっと大変そうだけど、最近中国の研究者がPythonで書いたプログラムを発表してたりもする(今のところは然程引用されてないかな、私も内容やプログラムはチェックしていない)。そういうのを利用するのも悪くないのかもしれない。

(2)結晶・非晶の3Dモデルと配向分布で回折の広がりを計算する手法

実はこの方法はいろんなグループからたくさん出てるけれど、有名所はこのあたり。

Gerasimov et. al. Kolloid-Z. u. Z. Polymere 250, 518-529 (1972)

日本人グループもこんな感じの手法で幾つか論文を出してたりする。

Yabuki, K., Iwasaki, M., & Aoki, Y. (1986). Textile research journal, 56(1), 41-48.

個人的にはやっぱりこういうモデルベースのアプローチが直感的にわかりやすいので好き。でも同じグループから何報も論文が出てるって感じではないし、大変さもあるんだろうな。

レビューアによっては解析がモデル依存だって怒られたりするし。

(3)回折形状の解析を真面目にやる方針

2次元データの解析を1次元プロファイルの連続とみなして解析する方法など。

GrubbとMurthyがめちゃくちゃいっぱい論文を出している。近年の論文はもうちょっと踏み込んだ解析をしてる気がするけれど、いずれにしろこの分野の大御所グループの一つ。

楕円形の回折ピークの広がりとラメラ結晶の配置について、たくさんの繊維ポリマーを解析して深い考察を進めてきている。

私はポスドクはこういうグループに潜り込むべきだったんだろうな、と最近では思ったりしているが後の祭り。それにそんなのは今だから思うことで、そのときに最適なポスドク先を選べる学生って凄いよねー。

(4)その他面白いなと思った解析

Koerner et al. Macromolecules 2008, 41, 4709-4716

モデル作ってフーリエ変換で回折図を作って評価しようというアプローチかな?最近みつけて面白いなと思ったんだけど、まだ良く理解していない。簡単に実装できるならやってみたい方法。

という感じで子午線方向のまとめは一旦おしまい。

 

関連記事

1. python(科学記事)のまとめ

D

 

繊維試料のX線散乱に関する雑記 その2

 

ほとんどは調べ物しながら適当にメモとってる感じの単なる雑記です、その2。時折間違ってるとこ修正してたりします。間違ってここにたどり着いちゃてる人は、へーん、って感じで読み流してください。

繊維ポリマーからの散乱・小角領域(SAXS)

解析前の前提として密度の差が重要

基本的に小角X線で見てるのは散乱体と周辺マトリクスの密度の違い。X線なら電子密度。

ポリマーの場合は大雑把に、非晶・結晶・空気(もしくは溶媒)になる。ポリマーが2種類以上の場合はもちろんフェイズが増える。ついでに階層構造なんかもあったりするので、2つの構造サイズの境界領域なんかでは更に散乱パターンが曖昧になり解析が複雑になる。

それはともかくとして、固体の場合はtwo-phaseにシステムを仮定して解析することが多いのだけど、空気の入ってるポアがあることは多いのでそう簡単にtwo-phaseじゃないことがほとんど。
妥協として各サイズ領域(散乱ベクトル、Q-range)において条件付きtwo-phaseって感じで解析してくことになるのかな。繊維の結晶やエレメンタリーフィブリルサイズに比べれば、一般的にポアサイズの方がでかめで散乱が被らないことが多いし。

コンポジットのサンプルとかで複数の構造体が絡んでいるような場合(固体で既に3-phaseなシステム)はご愁傷さま。よっぽどラッキーな場合以外は、解釈に苦しんだ上でレビューアにいじめられることになる。

さて普通のポリマー繊維に話を戻すと、便利とも言えるし厄介だとも言えるのが空気部分の溶媒置換。これで各フェイズの散乱強度比を変えられるので、内部構造の推定が容易になる。

カーボンなんかではグリセロールなんかがよく使われるし、普通のファイバー試料では水や希薄塩溶液などが良く使われる。新しく実験計画を組む場合は、まず入れといた方が無難な実験。

ただ、溶媒の浸潤で構造が変わるって可能性はもちろんあるし、すべてのポアが溶媒にアクセシブルかどうかも条件次第だし、解析にはやはり注意が必要。

それから結晶と非晶の構造が見えるかどうかは、素材次第。非晶と結晶の密度差が近いようなサンプルは散乱強度が弱くなるし、非晶と結晶のサイズが近しい場合は散乱強度が強くなったりする。

元々回折が見えてない場合は解析できないのか? というとそういうこともなくて、この場合は結晶と非晶の密度差を上げる処理をしてあげれば良い。よく使われるのは非晶を選択的加水分解する、非晶を溶媒和させる、結晶もしくは非晶を重水素化して中性子でデータを取る……などなど。

まあどの相を見ようにも、散乱密度差を見てるってのが重要ってことでしょう。

パウダーでの実験と解析

いろんな汎用的な式ってパウダー用にできてるから、パウダーで実験しとくと楽だったりするんだよね。小角でも広角でも。サンプルの厚さやコンディションも調整しやすいし、定量的な構造パラメータに持ってきたい時も粉末試料が一番。

まあこれも粉末化で構造が変わるってサンプルも結構あるものだし、繊維試料の場合は結晶が長いので、完全な粉末結晶っていうのは作り難い。

基本的には平均でもライン抽出でも、散乱パターンを1次元の散乱強度プロファイルになおして、その形にちょうどよい構造モデルの計算式を当てはめるってことになるのだろう。

絶対強度でデータを取ってれば、一応定量性があるってことになる。

まあ、このパターンで解析が済むなら、色々と教科書もウェブ資料も論文も整ってるから素敵。

小角の繊維図の解析

まあ繊維試料を使ってりゃそうなんだけど、ほとんどの場合は繊維散乱を扱う必要が出てくる。

何が見えるかって言うと、繊維軸方向に平行に飛ぶ散乱と、繊維軸方向に垂直に飛ぶ散乱、そしてたまに混ざっている配向性のない等方性の散乱。

繊維の何かしらの配向解析

もちろん繊維試料なので配向解析は重要。同じ原料高分子を用いてさえいれば、どのレベルにしたって配向が一番繊維の強度評価に効いてくるので。

というわけで何かしらの配向的特徴を持つ散乱、赤道のストリークなり、子午線の回折なりの強度の広がりを評価する。

赤道のストリークの場合は、適当な散乱ベクトルの位置で方位方向のプロファイルを作って方位角での強度分布をHermans Parameterにでも直す。小角用の式も幾つかあるので、そういうのを使っても良い。

ポアやフィブリル自身に配向分布が余りない場合は、どの散乱ベクトルで評価しても配向パラメータはさほど変わらず。むしろこの場合は散乱の広がりは長さ方向のサイズに影響されるってことになるのか。

綺麗に配向分布している場合は扇形のように回折が広がる。この場合は散乱ベクトルの切り取り次第で算出される配向度が変わってしまうので、1次元で強度トップになるような散乱ベクトルで配向評価をするのが良いか。小角だとその見積もりも楽ではないが。

ついでにこれも他の構成フェイズの影響を受けるような構造の場合、そもそもそっちのフェイズからの影響を見てるって可能性も出てくる。

その場合は、まあ各散乱ベクトルで全部配向度を計算して、どう変化してくかってことを追っていく必要があるんだろうな。計算自体は簡単にプログラムが書けるけど、パラメータ解釈の方は容易ではない。

子午線方向はもっと厄介。強度分布が結晶と非晶ユニットの構造サイズの影響も大きく受けるので、配向分布だけの影響を見てるわけじゃないので。そこを分けようってなってくると、構造の解析と同時に進める必要が出てくるわけで、結構大きい解析プログラムを書く必要が出てくる。

またちょっと長くなってきたので、赤道と子午線の放射方向の強度の扱いについてはまた別の投稿で。

関連記事

1. python(科学記事)のまとめ

D