高校の課題研究テーマが決まらない人向け 「カラメル化」について

高校生の研究テーマで使えるカラメル化について紹介したいと思います。

カラメル化とは何か

カラメル化とは、糖類を加熱した時に起きる複雑な酸化反応のことです。

糖類を180℃で加熱すると脱水や酸化を経て褐色物質であるカラメルが生成します。

糖の種類によってカラメル化が起こる温度は異なります。

反応が複雑なので反応機構はまだよくわかっておらず、重合したフランや4分子脱水したグルコースが含まれると考えられています。

　↑カラメルの推定構造

（キャラメル - Wikipediaフリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』から引用）

↑フルクトース を加熱してできたカラメルを水に溶かしたもの

似たような反応にメイラード反応というものがあります。こちらは糖だけの反応ではなく、糖とアミノ酸を加熱した時に起きる反応です。

カラメル化をテーマにする利点

1. 必要な材料が主に糖類のみ
2. あまり知られていない
3. 反応が複雑でわからないことが多い

の3つを挙げました。

 

1.必要な材料が主に糖類のみ

前述したように、カラメル化は糖の反応なので、加熱器具と糖があればできるのです。

ほとんどの高校は糖類くらいはあるはずなので、材料が無いからすぐにはできないといったことにはならないでしょう。

また、糖類は他の化学薬品と比べて安価で安全であるところもポイントです。

2.あまり知られていない

コーラなどの成分表に「カラメル色素」という表記を見たことありませんか。

名前からもわかるとおり、これはカラメル化を用いて製造される着色料です。

カラメル色素は知っていても、カラメル化という反応自体は知らない方も多いのではないでしょうか。

意外と知られていないんですよね。

そのおかげで高校生レベルの研究が少なく内容が被りにくいです。

一応SSH生徒研究発表会やJSECで賞を取ったりと、大きな成果を上げている研究もあります。あることにはあるのですが普通に課題研究を調べる際には出てこなかったでしょう。

3.反応が複雑でわからないことが多い

これも前述していますが、カラメル化は様々な反応が起きており、反応機構はよくわかっていません。

これはまだ研究されていない事柄が多いとも考えられ、まだまだできることがたくさんあることを示しています。

先行研究がない研究をやりたい、という方にはぴったりだと思いますよ。

研究例

私個人が知っている/考えた研究例を挙げたいと思います。

 

1.糖アルコールはカラメル化するのか

糖アルコールというのはアルドースやケトースのカルボニル基が還元された糖のことで、カラメル化しないといわれています。

参照：糖アルコール - Wikipedia

例えばガムに入っているキシリトールなんかが有名でしょう。

しかし、糖アルコールを加熱するとカラメルのような物質が生成したという研究結果があったのです。

それが、京都府立桃山高等学校の「糖アルコールはキャラメル化を起こすのか」という研究です。

以下に研究の考察の一部を引用しています。

是非リンク先で研究の全容も確認してみて下さい。

「加熱してもキャラメル化しないといわれている糖アルコールが今回の実験で色が変わり甘いにおいがしたため、糖アルコールもキャラメル化するのではないか」

出典：http://www.kyoto-be.ne.jp/momoyama

hs/mt/ssh/pdf/H26youshisyuu.pdf

もしカラメル化するのであればカラメル化する条件を、やっぱりカラメル化しないのであればなぜカラメル化しないのかを調べてみるといいと思います。

カラメル化するのかしないのかはっきりせず、しないとしても何故しないのかもわかりませんからね。

この研究の欠点を挙げるなら、糖アルコールがほとんどの高校にはないというところでしょう。やるなら取り寄せてもらうしかありません。

2.カラメル化の反応速度について

英語版のwikipediaには、カラメル化は酸性条件下か塩基性条件下で反応速度が加速されるとの記載がありました。

参照：Caramelization - Wikipedia

なので酸性度を変えてやることでどれだけ反応速度が上がるかを調べる実験ができそうです。

（普通に考えるとphが中性から離れているほど反応速度が速くなりそうです。）

また、糖蜜などのカラメル化では、糖に含まれる不純物が反応速度を加速させるとも記載されていました。

おそらく糖蜜に含まれる何かが影響しているのでしょう。

そこで調べてみると、糖蜜には金属イオンが多く含まれていることと、金属イオンもカラメル化反応を促進することがわかりました。

金属イオンと糖を混合させ、水に溶かして加熱し何度でカラメル化するのかを調べることができればいけそうです。

加熱する方法について、1番好ましいのは油浴です。油浴なら温度を一定にしやすいのでどの温度でカラメル化したかを決めやすいからです。油浴が無い場合はガスバーナーやガスコンロを使って加熱し、うまいこと温度を測りましょう。あるいは電子レンジでもいいでしょうね。

金属イオンが影響しているとして、もし温度に差異が生じるのならばイオン半径が関係していると思います。当然ながら他にも要因はあるでしょう。

また、糖の種類を変えてみたり、なんなら複数の糖を混合してやってみたり、糖と金属イオンの比率を変えてみたりといろいろできそうです。

どの実験にも言えるのですが、どういう状態になったときにカラメル化が起きた（または完了した）と定義することが重要です。

ここで挙げた例は先行研究がどこかにある可能性があるので、研究を行いたい人は先行研究をよく調べてから行ったほうがいいです。

まとめ

 カラメル化はまだまだ研究できるテーマが残っていると思うので是非研究テーマに選んでみてください。

【python 】ディープラーニングで魚の保護色を見分ける

海底に潜む魚の保護色と何もいない海底をどれくらいの精度で識別できるのだろうと思い実装してみました。

まずbingからicrawlerを用いてカレイと海底の写真を集めて保存します。

画像を10枚ずつにしてepoch=200で学習させてみると、

Test loss: 0.0054909344762563705
Test accuracy: 1.0

という結果に。保護色ですから結果は悪くなると思っていましたが予想外の良さに驚きました。しかし過学習してそうです。

一応ためしにカレイの画像を判別させてみましたが、

y_pred: [[1.4746292e-05 9.9998522e-01]]
number_pred: 1
label_pred： 海底

となりました。案の定過学習していました。（この時点では学習曲線を実装していませんでした。）

これでは全く意味がありませんから、データ数をもっと増やしていきます。

画像に海の部分が多く映り込んでいるものはその部分をカットしきれいなデータを集め、それらだけでは少ないのでさらに水増しを行いました。

さらにグレースケール化して、最終的に一番良い結果になったのがこちらです。

Test loss: 1.84199857711792
Test accuracy: 0.7543859481811523

学習曲線はこうなりました。

きれいにしたとはいえあまり質の良い画像を集められなかったのが原因だと思います。

最後にテストデータ10枚を分類した際の結果を載せておきます。
一番最初が海底の画像で、残り9枚はカレイの画像です。

テストデータ10枚

1/1 [==============================] - 0s 173ms/step
y_pred: [[1.0000000e+00 4.3935458e-08]]
number_pred: 0
label_pred： カレイ
1/1 [==============================] - 0s 17ms/step
y_pred: [[1.000000e+00 8.022554e-14]]
number_pred: 0
label_pred： カレイ
1/1 [==============================] - 0s 16ms/step
y_pred: [[9.9924099e-01 7.5905665e-04]]
number_pred: 0
label_pred： カレイ
1/1 [==============================] - 0s 32ms/step
y_pred: [[0.9918223  0.00817765]]
number_pred: 0
label_pred： カレイ
1/1 [==============================] - 0s 32ms/step
y_pred: [[0.73446816 0.2655318 ]]
number_pred: 0
label_pred： カレイ
1/1 [==============================] - 0s 22ms/step
y_pred: [[0.10663357 0.8933664 ]]
number_pred: 1
label_pred： 海底
1/1 [==============================] - 0s 16ms/step
y_pred: [[1.000000e+00 3.987333e-09]]
number_pred: 0
label_pred： カレイ
1/1 [==============================] - 0s 16ms/step
y_pred: [[1.000000e+00 6.704223e-13]]
number_pred: 0
label_pred： カレイ
1/1 [==============================] - 0s 16ms/step
y_pred: [[1.0982620e-05 9.9998903e-01]]
number_pred: 1
label_pred： 海底
1/1 [==============================] - 0s 16ms/step
y_pred: [[1.8621513e-08 1.0000000e+00]]
number_pred: 1
label_pred： 海底

カラメル化をRGB値で分析してみた

この記事の続きみたいなものです。

coronene.hatenablog.com

昔にカラメル化の実験をしたことがありまして、その時の動画があったのでそれを使って色の解析をしてみました。

というのも、どこからカラメル化が始まったのかを目視で決定するのは難しいので、RGBでならうまく決められるのではないかと思ったからです。

実験の動画を一秒間隔で写真に変換し、その写真の中の、温度計付近のある一点のRGB値を抽出し、エクセルに並べてグラフにしました。

以下結果です。Rが赤、Gが緑、Bが青になっています。

スクロースのみ

最初の減少はカメラのピントが合わさったことが原因です。

これらのグラフをみると、後ろの方で急にRGB値が減少しだしているのがわかります。

カラメル化反応の色の変化は無色、黄色から始まり徐々に茶色、黒色に移っていくわけですが、黄色や茶色はBの値が小さいので、例えばBの値が急減し始めた地点を開始地点と決めてみるのが良さそうです。

【python】Code ImportError : cannot import name 'mapping' from 'collections'の解決法

cannot import name 'mapping' from 'collections'のエラーを解決できたので備忘録として

ディープラーニングのコードで学習させたときにいきなり

Code ImportError : cannot import name 'mapping' from 'collections'

の表示が。python初心者なのでなんのこっちゃわからずググってみると、解決策に、python3.10特有のエラーなのでダウングレードするとか、from collections import Mappingをfrom collections.abc import Mappingに書き換えるとか書いていました。

まず前者を仮想環境で試したのですが、3.8にしても何も変わらず断念。

後者は、そもそも元のコードのどこにも from collections import Mapping の記述がなかったのでどうしたものかといろいろ見ていると、エラーの位置らしきものが書いていることを発見。

user名→AppData→Local→Programs→Python→Python310→Lib→collectons→_init_.pyとたどり、_init_.pyをメモ帳で開く。

ここで、from collections import Mappingをfrom collections.abc import Mappingに書き換えるのかと思ったんですがそれらしい記述がなかったので、ダメ元で「from _collections_abc import Mapping」と追加したところ無事治りました。

10記事1000文字未満でもGoogleAdsenseの審査に通った話

もう一年以上前になりますが、タイトル通りGoogleAdsenseに合格した話をします。

2021年の一月、当時現役生だった私は、アウトプットすれば地理を覚えられるのではと思いなんとブログにアウトプットしようと思ったわけです。で書いているうちに、ついでに今のうちにアドセンス審査に合格できたら大学入学後からブログ運用しやすくなると思い始めました。（はてなブログを知った時からアドセンスのことも考えていました）

まあとにかくアウトプットするほうが先決なので、まず（質の悪い）記事をいくつか書きました。そのあとでどれくらい書けば審査に通るのかを調べてみたんです。すると、2、3記事でも合格したとある一方で10記事以上でも落ちたとも書いていたり、文字数は少なくても行けたとあれば1000文字以上入ると書いていたりと情報がかなりばらばらだったんです。そして一番気になったのは、どの記事にも無料ブログサービスのドメインでは審査に通らないということ。初期からお金をかけるなんて絶対に嫌だ！と思いどうにかならないのかと一生懸命探しました。するとありました、同じはてなブログで収益化に成功された方のブログがです。その方のブログのリンクを記載しておきます。無料はてなブログでアドセンスの収益化をしたい方は是非参考にしてみてください。
redo5151.hatenablog.com

そのブログを参考にして、絶対に必須であるプライバシーポリシーの欄などを作った後、一発で通らなくてもいいからまずは審査に出してみて落ちてからまた考えようと思い一度目の審査に出しました。

さすがに記事が少なすぎたのか質が低すぎたのかは知りませんが一度目の審査には落ちてしまいました。そこで、今度はカラメル化の記事で文字数ありますよ感を出して二回目の審査に出しましたがこれも落ちました。そりゃ一つ増やしただけでは通りませんよね。（この時のカラメル化の記事は1000文字ほどでした。タイトルの1000文字未満の部分はこの記事を除くということで．．．）

三度目の審査に出す前にまた情報を探したところ、文字数が少なすぎる記事が多いと落とされることもあると知りました。思い当たる節しかありません。すぐに記事の中からとりわけ文字数の少ない記事をすべて下書きに戻し三度目の審査へ。

そして3月8日、無事審査に合格することができました。

この時のこのブログの状況は、記事数が10ほどで一つの記事を除いて700文字ほどでした。またPV数に関してですが、ちょうど合格した日に10アクセスに達して喜んでいた記憶があるので常に1日10PV未満だったと思います。

私の体験上の注意点は、あまりにも文字数の少ない記事があると落とされてしまうことです。そういうときはいったん下書きに戻してしまって、合格してからまた投稿しましょう。

【英語】浪人生時代にしていた英単語の覚え方

当たり前ですが効果には個人差がありますからね。

私が浪人時代にしていた英単語の覚え方を公開しようと思います。

私はノートに知らない単語を書き出してそれを覚える方式をとっていました。（今もしています）

作成経緯

6月ごろから、長文読解の先生がおっしゃっていた単語カードの作成をして、隙間時間に単語をよく見るようにしていました。百均で売っている単語カードに、授業テキストや模試で出てきた知らない単語を書き出しました。ここで注意しなければならないのが、単語帳などから単語を写さないことです。あくまで自分が問題を解いたりするにあたって出会った単語だけを書く。そうして単語カードをせっせと作っては電車に乗っているときなどに見ていました。

しかし、単語カードは小さいんですよね。ですから書きにくいし修正しにくいし持ちにくい。これは嫌だなと思うようになり他のもので代用できないかと考えた結果、親が作っていた単語ノートを真似ることにしたんです。私の親は仕事でよく英語を使う機会があり、英字新聞も読んだりしていて、その中で知らない単語をノートに書き溜めていたのです。もっと早くから真似ていればよかったと思いつつ同じようにノートに単語を書き出すようになりました。

私が何とか大学に合格したのは、直前でもノートだけは見ていたというのが大きいと考えています。

使い方

私はこのノートを写真のような書き方で作成していました。ノートのページ左端に英単語、その下に発音記号（必要ならば）、英単語の右のほうに単語の意味、を書き、次の英単語を2行空けて書いていきます。単語の意味は気が済むまで書くこともありましたし、1つ2つだけを簡潔に記すだけの時もありました。また、単語カードの作成経緯に、知らない単語に出会ったら書き込むと書いてありますが、ノートの場合は好き勝手に調べて知らないものをどんどん書いてました。例えば「超難関大受験で特に重要な単語 200 語」というpdfファイルの単語みたいなものからです。

どのように単語ノートを使っていたのか。とにかくノートを見ているときに、単語を覚えようと思わずにひたすら頭の中で発音込みで何度も繰り返し読んでいました。もちろん家にいるときは声に出して発音しました。普通単語帳を使うとき、覚えているかどうか確認することがあると思います。確認テストをするとか。ですが私はそのようなことをせず反復だけをしました。それでも意外とどんどん覚えられるんですよ。

で、ここまで何の根拠も証拠も提示していないんですねこれが。今手元にあるのが共通テストの結果だけで、それもリーディングは8割台ですから大したものでもない。大学の開示はまだ。ですので非常に申し訳ないのですが、しばらくは、あくまでこの単語ノート法は一個人の勉強法とさせていただきます。自分の出来から考えるに英語の成績はとても良いものになっているはずなので、この方法は有効であるとは思いますが．．．

ここ最近見つけたキノコ

ここ数年、お墓参りの時にキノコを探すのにハマっていまして、その時のキノコを写真とともに紹介していこうと思います。

機会があれば公園や森なんかに行ってキノコを探してみたいです。

1.ヒメコガサかヒナノヒガサ

10月にコケの上に生えているところを見つけて撮影。

数センチしかない小さくて可愛らしいキノコです。

ヒメコガサとヒメノヒガサ両方の写真を探してみたのですが、ネットに載っている画像より明らかに色鮮やかで丸っこいので、どちらに当てはまるのか、はたまたどちらでもないのか、わかりませんでした。

2．サマツモドキ？

こちらも10月に撮影したもの。

Google画像検索で調べたところサマツモドキと出てきまして、それっぽいのでサマツモドキだと勝手に思っています。

サマツモドキの写真と見比べてみると、確かに傘の表面の質感や柄の上部のみクリーム色であるところはサマツモドキと同じように見えます。ただ色がオレンジすぎるような。

3.ニガクリタケ

クリタケより黄色い

これはニガクリタケかな。

傘が黄色で中心部が黄褐色でまんじゅう型、そして束生していました。

ただ変わっているのは、木の切り株に生えているわけでも倒木に生えているわけでもなく、何もない地面に直接束生しているところですね。調べたところ必ず木に生えているとは書かれていないので、ニガクリタケでないとは言えないですが．．．

ニガクリタケって名前の通り猛烈に苦いので一度かじってみたいものです。

シアン化水素とシアン化カリウム

あまりにも記事を書かなさ過ぎてとうとうにほんブログ村のポイント単価が下がってしまったので、こういう思い付きの記事も書こうと思って書きました。

書いてあること
シアン化水素酸は弱酸なのかなあ
→酸解離定数からわざわざ計算
→シアン化水素酸は弱酸なのでシアン化カリウムは胃酸に溶ける（弱酸の遊離）

青酸カリってあるじゃないですか。

先日、化学物質のことを話すYoutuberさんの動画が偶然おすすめ動画に出てきまして、その人のアップロード動画の一覧を見てみたんです。

すると一番最近の動画に、シアン化水素についての動画があるのを見つけました。

シアン化水素→シアン化カリウム

シアン化カリウムからシアン化水素が発生するのは弱酸の遊離と同じなのでは、と思ったわけです。（今までシアン化カリウムの毒性について考えたことなかったんで知らなかったんです）

pHが載っておらず酸解離定数だけ載っていたので、それを使ってpHを導出しようと思いました。

ここからは高校化学のpHの求め方と同じです。しかしモル濃度がよくわからないので近似式は使えなさそうです。なのでそのまま[H+]のモル濃度を求めにいきます。

モル濃度c、電離度αとすると、電離平衡の式よりKa=(cα^2)/(1-α)と書けます。これを整理してαについての2次方程式にしてやると、cα^2+(Ka)α-Ka=0と変形でき、これよりα={-Ka+√(Ka^2+4cKa)}/2cと求まります。（もう一つのほうのαはマイナスの値になってしまうので考えなくていいです）

あとは[H+]=cαに代入して、[H+]={-Ka+√(Ka^2+4cKa)}/2を得ます。

Kaの値はいろいろ載っていましたが4.79×10^-10を使います。

ここまで書いて、モル濃度の最大値は出せることに気づきました。シアン化水素の密度は0.687g/cm^3、モル質量は27.03g/mol（両方ともWikipediaより）だから純粋なシアン化水素の取りうる最大のcは25.4mol/Lということです。まあどちらにせよ近似式は使えません。

Kaを代入してpH=f(c)の関数にした画像です。

画像から、少なくとも画像の範囲内では単調減少関数だとわかります。

cの最大値は25.4なので、pHはせいぜい4ほどまでしかとらないこともわかります。つまりシアン化水素酸はどう頑張っても弱酸であり、シアン化カリウムは胃液もとい塩酸に余裕で溶けます。

導出してから書くのもなんですが、シアン化水素は非常に弱い酸だそうです。

それから、純度100%なんかにしたら水が存在しないため電離できなくなってしまいpHが違ってきますが、そこは考慮してません。理論上どこまでpHが下がるかがわかり最もpHが低い値でも弱酸だと分かればいいんですから。