(57)【要約】【課題】石炭の13Ｃ−ＮＭＲスペクトルの情報を活用して、ユーザによる、より容易で、より精度のよい石炭の特性の把握を支援することを目的とする。【解決手段】物性値が既知の石炭である既知石炭の核種13ＣについてのＮＭＲスペクトルを示す第１のスペクトルデータを取得し、取得された第１のスペクトルデータを説明変数のサンプルとして、既知石炭の物性値を目的変数のサンプルとして、第１のスペクトルデータと既知石炭の物性値とを用いた多変量解析により、説明変数と目的変数との関係を特定し、物性値が未知の石炭である未知石炭の核種13ＣについてのＮＭＲスペクトルを示す第２のスペクトルデータを取得し、取得された第２のスペクトルデータと、特定された関係と、に基づいて、未知石炭の物性値を推定する。【選択図】図１２
2020118579.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
物性値が既知の石炭である既知石炭の核種13ＣについてのＮＭＲ（Ｎｕｃｌｅａｒ  Ｍａｇｎｅｔｉｃ  Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ）スペクトルを示す第１のスペクトルデータを取得する第１の取得工程と、
前記第１の取得工程で取得された前記第１のスペクトルデータを説明変数のサンプルとして、前記既知石炭の前記物性値を目的変数のサンプルとして、前記第１のスペクトルデータと前記既知石炭の前記物性値とを用いた多変量解析により、前記説明変数と前記目的変数との関係を特定する特定工程と、
前記物性値が未知の石炭である未知石炭の核種13ＣについてのＮＭＲスペクトルを示す第２のスペクトルデータを取得する第２の取得工程と、
前記第２の取得工程で取得された前記第２のスペクトルデータと、前記特定工程で特定された前記関係と、に基づいて、前記未知石炭の前記物性値を推定する推定工程と、
を含む石炭の物性値の推定方法。
【請求項２】
前記特定工程では、前記多変量解析として、主成分回帰分析を用いて、前記関係を特定する請求項１記載の石炭の物性値の推定方法。
【請求項３】
前記特定工程では、前記第１の取得工程で取得された前記第１のスペクトルデータに対する主成分分析により求まる前記説明変数の第１主成分から前記目的変数を推定する関数を前記関係として特定する請求項２記載の石炭の物性値の推定方法。
【請求項４】
前記特定工程では、前記多変量解析として、部分的最小二乗回帰分析を用いて、前記関係を特定する請求項１記載の石炭の物性値の推定方法。
【請求項５】
前記物性値は、固定炭素量、ビトリニット反射率、揮発成分量のうちの何れかである請求項１乃至４何れか１項記載の石炭の物性値の推定方法。
【請求項６】
物性値が既知の石炭である既知石炭の核種13ＣについてのＮＭＲスペクトルを示す第１のスペクトルデータを取得する第１の取得工程と、
物性値が未知の石炭である未知石炭の核種13ＣについてのＮＭＲスペクトルを示す第２のスペクトルデータを取得する第２の取得工程と、
前記第１の取得工程で取得された前記第１のスペクトルデータに対する主成分分析により求まる第１主成分と第２主成分とにそれぞれ対応する２つの軸で表されるグラフであって、前記第１の取得工程で取得された前記第１のスペクトルデータと前記第２の取得工程で取得された前記第２のスペクトルデータとのそれぞれに対応するオブジェクトがプロットされた石炭特性グラフを生成する生成工程と、
を含む石炭特性グラフの生成方法。
【請求項７】
前記生成工程で生成された前記石炭特性グラフを出力する出力工程を更に含む請求項６記載の石炭特性グラフの生成方法。
【請求項８】
物性値が既知の石炭である既知石炭の核種13ＣについてのＮＭＲスペクトルを示す第１のスペクトルデータを取得する第１の取得手段と、
前記第１の取得手段により取得された前記第１のスペクトルデータを説明変数のサンプルとして、前記既知石炭の前記物性値を目的変数のサンプルとして、前記第１のスペクトルデータと前記既知石炭の前記物性値とを用いた多変量解析により、前記説明変数と前記目的変数との関係を特定する特定手段と、
前記物性値が未知の石炭である未知石炭の核種13ＣについてのＮＭＲスペクトルを示す第２のスペクトルデータを取得する第２の取得手段と、
前記第２の取得手段により取得された前記第２のスペクトルデータと、前記特定手段により特定された前記関係と、に基づいて、前記未知石炭の前記物性値を推定する推定手段と、
を有する石炭の物性値の推定装置。
【請求項９】
物性値が既知の石炭である既知石炭の核種13ＣについてのＮＭＲスペクトルを示す第１のスペクトルデータを取得する第１の取得手段と、
物性値が未知の石炭である未知石炭の核種13ＣについてのＮＭＲスペクトルを示す第２のスペクトルデータを取得する第２の取得手段と、
前記第１の取得手段により取得された前記第１のスペクトルデータに対する主成分分析により求まる第１主成分と第２主成分とにそれぞれ対応する２つの軸で表されるグラフであって、前記第１の取得手段により取得された前記第１のスペクトルデータと前記第２の取得手段により取得された前記第２のスペクトルデータとのそれぞれに対応するオブジェクトがプロットされた石炭特性グラフを生成する生成手段と、
を有する石炭特性グラフの生成装置。
【請求項１０】
コンピュータを、請求項８記載の石炭の物性値の推定装置の各手段として、機能させるためのプログラム。
【請求項１１】
コンピュータを、請求項９記載の石炭特性グラフの生成装置の各手段として、機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、石炭の物性値の推定方法、石炭特性グラフの生成方法、石炭の物性値の推定装置、石炭特性グラフの生成装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
電磁波を用いて物質を分析する手法がある。このような手法には、非破壊で試料全体の原子レベルの情報が得られるものがあり、代表例として測定対象の物質に対するＮＭＲ（Ｎｕｃｌｅａｒ  Ｍａｇｎｅｔｉｃ  Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ、核磁気共鳴）測定により得られたデータを用いて分析する手法、測定対象の物質に赤外（Ｉｎｆｒａ  Ｒｅｄ、ＩＲ）線を照射し、透過（又は、反射）した光を分光することでスペクトルを得て、物質を分析する手法がある。
特許文献１には、ＮＭＲスペクトルのノイズを低減する装置及び方法が開示されている。特許文献１では、ＮＭＲスペクトルのノイズを低減して、Ｓ／Ｎ比の高いＮＭＲスペクトルを得ることができる。
また、特許文献２には、石炭中の無機鉱物の化学形態を推定するために、ＮＭＲ法を利用して、石炭中の無機鉱物の化学形態を推定する方法が開示されている。
また、特許文献３には、従来の中赤外線スペクトルを測定する方法に比べて、赤外線を用いて材料を測定し、より簡便、且つ迅速な高分子材料のグレードを識別する方法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】国際公開第２０１６／０９８８４５号
【特許文献２】特開２００６−３３７１８６号公報
【特許文献３】特開２００２−９０２９９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
石炭を測定対象として得られた13Ｃ−ＮＭＲスペクトルには、石炭の特性についての有用な情報が含まれているが、ＮＭＲスペクトルの解釈には、ＮＭＲについての専門知識が必要となる。ＮＭＲについての専門知識がない者にとっては、石炭の13Ｃ−ＮＭＲスペクトルに含まれる情報を有用に活用できなかった。そこで、石炭の13Ｃ−ＮＭＲスペクトルを用いて、ＮＭＲスペクトルに関する専門知識がないようなユーザが、より容易に、より精度よく石炭の特性を把握できるように支援したいという要望がある。
しかし、特許文献１〜３等の従来技術では、このような要望を実現できなかった。
そこで、本発明は、石炭の13Ｃ−ＮＭＲスペクトルの情報を活用して、ユーザによる、より容易で、より精度のよい石炭の特性の把握を支援することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の推定方法は、物性値が既知の石炭である既知石炭の核種13ＣについてのＮＭＲ（Ｎｕｃｌｅａｒ  Ｍａｇｎｅｔｉｃ  Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ）スペクトルを示す第１のスペクトルデータを取得する第１の取得工程と、前記第１の取得工程で取得された前記第１のスペクトルデータを説明変数のサンプルとして、前記既知石炭の前記物性値を目的変数のサンプルとして、前記第１のスペクトルデータと前記既知石炭の前記物性値とを用いた多変量解析により、前記説明変数と前記目的変数との関係を特定する特定工程と、前記物性値が未知の石炭である未知石炭の核種13ＣについてのＮＭＲスペクトルを示す第２のスペクトルデータを取得する第２の取得工程と、前記第２の取得工程で取得された前記第２のスペクトルデータと、前記特定工程で特定された前記関係と、に基づいて、前記未知石炭の前記物性値を推定する推定工程と、を含む。
また、本発明の生成方法は、物性値が既知の石炭である既知石炭の核種13ＣについてのＮＭＲスペクトルを示す第１のスペクトルデータを取得する第１の取得工程と、物性値が未知の石炭である未知石炭の核種13ＣについてのＮＭＲスペクトルを示す第２のスペクトルデータを取得する第２の取得工程と、前記第１の取得工程で取得された前記第１のスペクトルデータに対する主成分分析により求まる第１主成分と第２主成分とにそれぞれ対応する２つの軸で表されるグラフであって、前記第１の取得工程で取得された前記第１のスペクトルデータと前記第２の取得工程で取得された前記第２のスペクトルデータとのそれぞれに対応するオブジェクトがプロットされたグラフを生成する生成工程と、を含む。
【発明の効果】
【０００６】
本発明によれば、石炭の13Ｃ−ＮＭＲスペクトルの情報を活用して、ユーザによるより容易で、より精度のよい石炭の特性の把握を支援することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】図１は、実験に用いた石炭の分類の一例を説明する図である。
【図２】図２は、各石炭の特性を示すコールバンドの一例を示す図である。
【図３】図３は、従来の物性値の推定方法の一例について説明する図である。
【図４】図４は、各石炭のＮＭＲスペクトルの一例を示す図である。
【図５】図５は、主成分回帰分析を用いた物性値の推定方法を説明する図である。
【図６】図６は、各石炭の分布を示すグラフの一例を示す図である。
【図７】図７は、部分的最小二乗回帰分析を用いた物性値の推定方法を説明する図である。
【図８】図８は、実験結果を示す図である。
【図９】図９は、解析システムのシステム構成の一例を示す図である。
【図１０】図１０は、情報処理装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
【図１１】図１１は、情報処理装置の機能構成の一例を示す図である。
【図１２】図１２は、推定処理の一例を示すフローチャートである。
【図１３】図１３は、生成処理の一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
＜実施形態＞
以下、本発明の一実施形態について図面に基づいて説明する。
【０００９】
（着想）
石炭のコークス製造時の膨張性等には、種々の要因が複雑に関連していると考えられる。要因の中でも最多構成元素である炭素骨格構造の変化に種々の物性が大きく関連することが予想される。したがって、炭素環境の詳細な違いを反映した情報からの物性予測をもとに、コークス化に適した粘結性を有するための原炭選定手法を提案していくことが適当と考えられる。そのためにはまず、炭素骨格構造の違いを詳細に反映する分析手法の情報に基づいて、石炭の特性を分析することが有効と考えられる。
石炭の13Ｃ−ＮＭＲスペクトルには、元素分析では得られない炭素骨格構造（分子構造）に関する情報が含まれており、コークス製造において重要な石炭の各種物性値の情報が含まれていると考えられる。13Ｃ−ＮＭＲスペクトルとは、試料中の核種13Ｃ（７個の中性子を含む炭素の同位体）に対するＮＭＲ（Ｎｕｃｌｅａｒ  Ｍａｇｎｅｔｉｃ  Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ、核磁気共鳴）の測定により得られるスペクトルである。ＮＭＲとは、磁気モーメントをもつ核種を含む試料を磁場の中におき、共鳴条件を満たす周波数の電磁波を加えたときにおこる共鳴現象である。
ＮＭＲスペクトルでは、ある特性に関わるとされる特定帰属スペクトル領域のみに着目した分析が行われてきたが、他の物性変化に関わりうる他の分子構造要因について考慮していなかった。そこで、発明者らは、13Ｃ−ＮＭＲスペクトルの個々のピークのみに着目するのではなく、重要な情報が含まれていると考えられる特定の化学シフトの範囲内のスペクトル全体をデータとみなし、これに多変量解析を適用して、石炭の物性値を推定するという着想を得た。このようにスペクトル全体のデータを用いることで、スペクトル解析の際の客観性を極力保持できる。
【００１０】
（実験）
発明者らは、得た着想の実効性の確認のための実験を行った。以下に発明者らが行った実験について説明する。
発明者らは、１４種類の石炭Ａ〜Ｎを用意した。図１は、石炭Ａ〜Ｎの分類を示す図である。図１の表には、石炭Ａ〜Ｎそれぞれについての、炭素含有率に基づいた分類と、Ｋｒｅｖｅｌｅｎコールバンド上での分類と、が示されている。石炭は、石炭化度の高い方から、無煙炭、瀝青炭、亜瀝青炭、褐炭、亜炭、泥炭に分類される。また、瀝青炭は、粘結性に応じて、粘結性が相対的に高い高度瀝青炭と、粘結性が相対的に低い低度瀝青炭と、に分類される。
【００１１】
図２は、Ｋｒｅｖｅｌｅｎコールバンド（以下で―は、コールバンドとする）であって、石炭Ａ〜Ｎそれぞれがプロットされたコールバンドを示す図である。コールバンドは、石炭の構成元素の比である水素／炭素（Ｈ／Ｃ）及び酸素／炭素（Ｏ／Ｃ）それぞれに対応する２つの軸で表される２次元グラフである。図２のコールバンド上にプロットされた円形のオブジェクト、三角形のオブジェクト、菱形のオブジェクトは、それぞれ石炭Ａ〜Ｎの何れかを示すオブジェクトである。円形のオブジェクトに対応する石炭は、ジラトメータを用いて最大膨張率（ＭＤ）が測定可能な石炭である。三角形のオブジェクトに対応する石炭は、ジラトメータを用いてＭＤが十分な精度で測定できなかった石炭である。菱形のオブジェクトに対応する石炭は、ジラトメータを用いてＭＤが測定できなかった石炭である。図２が示すように、石炭Ａ〜Ｄ、Ｉ、Ｊ、Ｎそれぞれは、ジラトメータを用いてＭＤが測定できなかった石炭である。また、石炭Ｅ、Ｇ、Ｈそれぞれは、ジラトメータを用いてＭＤが十分な精度で測定できなかった石炭である。また、石炭Ｆ、Ｋ〜Ｌそれぞれは、ジラトメータを用いてＭＤが測定可能な石炭である。
図２のコールバンド上の実線の斜線群は、脱メタンに対応する反応線である。また、破線の斜線群は、脱水に対応する反応線である。また、一点鎖線の斜線群は、脱炭酸に対応する反応線である。
【００１２】
本実験の概要について説明する。
発明者らは、石炭Ａ〜Ｎそれぞれについて、推定対象とする物性値それぞれを測定し、実測値を求めた。本実験では、推定対象とする石炭の物性値は、固定炭素量（Ｆｉｘｅｄ  Ｃａｒｂｏｎ：ＦＣ）、ビトリニット反射率（Ｒｏ）、揮発成分量（Ｖｏｌａｔｉｌｅ  Ｍａｔｔｅｒ：ＶＭ）それぞれとした。
ＦＣは、石炭から揮発分と水分と灰分とを除いた固体の炭素の質量分率を示す。ＦＣは、１００％から固有水分、灰分、揮発成分量の石炭全体に対する質量分率（％）を差し引いて求められる。
Ｒｏは、石炭を研磨処理して反射率を測定し得られる平均値のことである。この反射率は測定の方向によって変化し、測定結果は、研磨した場所に依存する。
ＶＭは、定められた条件下で石炭から揮発する成分の質量の石炭全体の質量に対する割合（質量分率）である。ＶＭは、試料をふた付きのるつぼに入れて空気との接触を避けるように加熱し、その加熱減量の試料に対する質量分率（％）を求め、これから定量した水分を差し引くことで測定される。
【００１３】
そして、発明者らは、石炭Ａ〜Ｃ、Ｅ、Ｆ、Ｈ〜Ｎそれぞれを、物性値が既知の石炭として扱い、更に、石炭Ｄ、Ｇそれぞれを、物性値が未知の石炭として扱うこととした。そして、発明者らは、石炭Ａ〜Ｃ、Ｅ、Ｆ、Ｈ〜Ｎそれぞれについての13Ｃ−ＭＡＳ−ＮＭＲスペクトルを説明変数のサンプルとし、更に、石炭Ａ〜Ｃ、Ｅ、Ｆ、Ｈ〜Ｎそれぞれについての物性値を目的変数のサンプルとして、多変量解析を行い、目的変数を推定する推定関数を求めた。本実験では、発明者らは、この多変量解析として、主成分回帰分析（ＰＣＲ）を用いた。また、発明者らは、この多変量解析として、部分的最小二乗回帰分析（ＰＬＳ）を用いての実験も行った。
そして、発明者らは、石炭Ｄ、Ｇそれぞれについて、石炭Ｄ、Ｇそれぞれの13Ｃ−ＭＡＳ−ＮＭＲスペクトルと、求めた推定関数と、を用いて物性値を推定した。石炭Ｄ、Ｇそれぞれについて推定した物性値と、石炭Ｄ、Ｇそれぞれの実際の物性値と、を比較することで、求めた推定関数による石炭の物性値の推定の精度を検証した。
以上が本実験の概要である。以下では、本実験の詳細について説明する。
【００１４】
図３は、従来の石炭の物性値の推定方法の一例について説明する図である。
図３のそれぞれのグラフは、（Ｈ／Ｃ）と物性値との対応と、（Ｏ／Ｃ）と物性値との対応と、を示すグラフである。図３のそれぞれのグラフの縦軸は、（Ｏ／Ｃ）又は（Ｈ／Ｃ）を示す。図３のそれぞれのグラフの横軸は、対応する物性値を示す。
図３（ａ）のグラフは、物性値：固定炭素（ＦＣ）に対応するグラフである。また、図３（ｂ）のグラフは、物性値：ビトリニット反射率（Ｒｏ）に対応するグラフである。また、図３（ｃ）のグラフは、物性値：揮発成分量（ＶＭ）に対応するグラフである。
【００１５】
図３（ａ）のグラフ中のオブジェクト３０１とオブジェクト３０２とを除く各矩形オブジェクトは、石炭Ａ〜Ｎそれぞれについての、（Ｈ／Ｃ）とＦＣの実測値との対応を示すオブジェクトである。オブジェクト３０３は、石炭Ｄに対応するオブジェクトである。オブジェクト３０４は、石炭Ｇに対応するオブジェクトである。
回帰線３０５は、石炭Ａ〜Ｃ、Ｅ、Ｆ、Ｈ〜Ｎそれぞれに対応する矩形オブジェクトの位置に基づいて、最小二乗法で求められた、（Ｈ／Ｃ）とＦＣとの関係を示す直線状の回帰線である。従来、このように石炭化進行度の指標である元素比との相関・回帰線を用いてＦＣの議論・推定が行われていた。
オブジェクト３０１は、石炭Ｄの（Ｈ／Ｃ）と、石炭Ｄの（Ｈ／Ｃ）から回帰線３０５を用いて定まる石炭ＤのＦＣの推定値と、に対応する位置にプロットされたオブジェクトである。即ち、オブジェクト３０１が示すＦＣの値は、石炭ＤのＦＣの推定値である。また、オブジェクト３０２は、石炭Ｇの（Ｈ／Ｃ）と、石炭Ｇの（Ｈ／Ｃ）から回帰線３０５を用いて定まる石炭ＧのＦＣの推定値と、に対応する位置にプロットされたオブジェクトである。即ち、オブジェクト３０２が示すＦＣの値は、石炭ＧのＦＣの推定値である。
【００１６】
図３（ａ）のグラフ中の各円形オブジェクト、矩形のオブジェクト３０８、３０９は、石炭Ａ〜Ｎそれぞれについての（Ｏ／Ｃ）とＦＣの実測値との対応を示すオブジェクトである。オブジェクト３０８は、石炭Ｄに対応するオブジェクトであり、石炭Ｄの（Ｏ／Ｃ）とＦＣの実測値とに対応する位置にプロットされている。オブジェクト３０９は、石炭Ｇに対応するオブジェクトであり、石炭Ｇの（Ｏ／Ｃ）とＦＣの実測値とに対応する位置にプロットされている。各円形オブジェクトは、石炭Ａ〜Ｃ、Ｅ〜Ｆ、Ｈ〜Ｎそれぞれに対応するオブジェクトであり、石炭Ａ〜Ｃ、Ｅ〜Ｆ、Ｈ〜Ｎそれぞれについての（Ｏ／Ｃ）とＦＣの実測値とに対応する位置にそれぞれプロットされている。
回帰線３１０は、石炭Ａ〜Ｃ、Ｅ、Ｆ、Ｈ〜Ｎそれぞれに対応する円形オブジェクトの位置に基づいて、最小二乗法で求められた、（Ｏ／Ｃ）とＦＣとの関係を示す直線状の回帰線である。従来、このように石炭化進行度の指標である元素比との相関・回帰線を用いてＦＣの議論・推定が行われていた。
オブジェクト３０６は、石炭Ｄの（Ｏ／Ｃ）と、石炭Ｄの（Ｏ／Ｃ）から回帰線３１０を用いて定まる石炭ＤのＦＣの推定値と、に対応する位置にプロットされたオブジェクトである。即ち、オブジェクト３０６が示すＦＣの値は、石炭ＤのＦＣの推定値である。また、オブジェクト３０７は、石炭Ｇの（Ｏ／Ｃ）と、石炭Ｇの（Ｏ／Ｃ）から回帰線３１０を用いて定まる石炭ＧのＦＣの推定値と、に対応する位置にプロットされたオブジェクトである。即ち、オブジェクト３０７が示すＦＣの値は、石炭ＧのＦＣの推定値である。
【００１７】
図３（ｂ）のグラフ中のオブジェクト３１１とオブジェクト３１２とを除く各矩形オブジェクトは、石炭Ａ〜Ｎそれぞれについての、（Ｈ／Ｃ）とＲｏの実測値との対応を示すオブジェクトである。オブジェクト３１３は、石炭Ｄに対応するオブジェクトである。オブジェクト３１４は、石炭Ｇに対応するオブジェクトである。
回帰線３１５は、石炭Ａ〜Ｃ、Ｅ、Ｆ、Ｈ〜Ｎそれぞれに対応する矩形オブジェクトの位置に基づいて、最小二乗法で求められた、（Ｈ／Ｃ）とＲｏとの関係を示す直線状の回帰線である。従来、このように石炭化進行度の指標である元素比との相関・回帰線を用いてＲｏの議論・推定が行われていた。
オブジェクト３１１は、石炭Ｄの（Ｈ／Ｃ）と、石炭Ｄの（Ｈ／Ｃ）から回帰線３１５を用いて定まる石炭ＤのＲｏの推定値と、に対応する位置にプロットされたオブジェクトである。即ち、オブジェクト３１１が示すＲｏの値は、石炭ＤのＲｏの推定値である。また、オブジェクト３１２は、石炭Ｇの（Ｈ／Ｃ）と、石炭Ｇの（Ｈ／Ｃ）から回帰線３１５を用いて定まる石炭ＧのＲｏの推定値と、に対応する位置にプロットされたオブジェクトである。即ち、オブジェクト３１２が示すＲｏの値は、石炭ＧのＲｏの推定値である。
【００１８】
図３（ｂ）のグラフ中の各円形オブジェクト、矩形のオブジェクト３１８、３１９は、石炭Ａ〜Ｎそれぞれについての（Ｏ／Ｃ）とＲｏの実測値との対応を示すオブジェクトである。オブジェクト３１８は、石炭Ｄに対応するオブジェクトである。オブジェクト３１９は、石炭Ｇに対応するオブジェクトである。各円形オブジェクトは、石炭Ａ〜Ｃ、Ｅ〜Ｆ、Ｈ〜Ｎそれぞれに対応するオブジェクトであり、石炭Ａ〜Ｃ、Ｅ〜Ｆ、Ｈ〜Ｎそれぞれについての（Ｏ／Ｃ）とＲｏの実測値とに対応する位置にそれぞれプロットされている。
回帰線３２０は、石炭Ａ〜Ｃ、Ｅ、Ｆ、Ｈ〜Ｎそれぞれに対応する円形オブジェクトの位置に基づいて、最小二乗法で求められた、（Ｏ／Ｃ）とＲｏとの関係を示す直線状の回帰線である。従来、このように石炭化進行度の指標である元素比との相関・回帰線を用いてＲｏの議論・推定が行われていた。
オブジェクト３１６は、石炭Ｄの（Ｏ／Ｃ）と、石炭Ｄの（Ｏ／Ｃ）から回帰線３２０を用いて定まる石炭ＤのＲｏの推定値と、に対応する位置にプロットされたオブジェクトである。即ち、オブジェクト３１６が示すＲｏの値は、石炭ＤのＲｏの推定値である。また、オブジェクト３１７は、石炭Ｇの（Ｏ／Ｃ）と、石炭Ｇの（Ｏ／Ｃ）から回帰線３２０を用いて定まる石炭ＧのＲｏの推定値と、に対応する位置にプロットされたオブジェクトである。即ち、オブジェクト３１７が示すＲｏの値は、石炭ＧのＲｏの推定値である。
【００１９】
図３（ｃ）のグラフ中のオブジェクト３２１とオブジェクト３２２とを除く各矩形オブジェクトは、石炭Ａ〜Ｎそれぞれについての（Ｈ／Ｃ）とＶＭの実測値との対応を示すオブジェクトである。オブジェクト３２３は、石炭Ｄに対応するオブジェクトである。オブジェクト３２４は、石炭Ｇに対応するオブジェクトである。
回帰線３２５は、石炭Ａ〜Ｃ、Ｅ、Ｆ、Ｈ〜Ｎそれぞれに対応する矩形オブジェクトの位置に基づいて、最小二乗法で求められた、（Ｈ／Ｃ）とＶＭとの関係を示す直線状の回帰線である。従来、このように石炭化進行度の指標である元素比との相関・回帰線を用いてＶＭの議論・推定が行われていた。
オブジェクト３２１は、石炭Ｄの（Ｈ／Ｃ）と、石炭Ｄの（Ｈ／Ｃ）から回帰線３２５を用いて定まる石炭ＤのＶＭの推定値と、に対応する位置にプロットされたオブジェクトである。即ち、オブジェクト３２１が示すＶＭの値は、石炭ＤのＶＭの推定値である。また、オブジェクト３２２は、石炭Ｇの（Ｈ／Ｃ）と、石炭Ｇの（Ｈ／Ｃ）から回帰線３２５を用いて定まる石炭ＧのＶＭの推定値と、に対応する位置にプロットされたオブジェクトである。即ち、オブジェクト３２２が示すＶＭの値は、石炭ＧのＶＭの推定値である。
【００２０】
図３（ｃ）のグラフ中の各円形オブジェクト、矩形のオブジェクト３２８、３２９は、石炭Ａ〜Ｎそれぞれについての（Ｏ／Ｃ）とＶＭの実測値との対応を示すオブジェクトである。オブジェクト３２８は、石炭Ｄに対応するオブジェクトである。オブジェクト３２９は、石炭Ｇに対応するオブジェクトである。各円形オブジェクトは、石炭Ａ〜Ｃ、Ｅ〜Ｆ、Ｈ〜Ｎそれぞれに対応するオブジェクトであり、石炭Ａ〜Ｃ、Ｅ〜Ｆ、Ｈ〜Ｎそれぞれについての（Ｏ／Ｃ）とＶＭの実測値とに対応する位置にそれぞれプロットされている。
回帰線３３０は、石炭Ａ〜Ｃ、Ｅ、Ｆ、Ｈ〜Ｎそれぞれに対応する円形オブジェクトの位置に基づいて、最小二乗法で求められた、（Ｏ／Ｃ）とＶＭとの関係を示す直線状の回帰線である。従来、このように石炭化進行度の指標である元素比との相関・回帰線を用いてＶＭの議論・推定が行われていた。
オブジェクト３２６は、石炭Ｄの（Ｏ／Ｃ）と、石炭Ｄの（Ｏ／Ｃ）から回帰線３３０を用いて定まる石炭ＤのＶＭの推定値と、に対応する位置にプロットされたオブジェクトである。即ち、オブジェクト３２６が示すＶＭの値は、石炭ＤのＶＭの推定値である。また、オブジェクト３２７は、石炭Ｇの（Ｏ／Ｃ）と、石炭Ｇの（Ｏ／Ｃ）から回帰線３３０を用いて定まる石炭ＧのＶＭの推定値と、に対応する位置にプロットされたオブジェクトである。即ち、オブジェクト３２７が示すＶＭの値は、石炭ＧのＶＭの推定値である。
【００２１】
本実験では、発明者らは、石炭Ａ〜Ｎそれぞれについて、ＮＭＲ測定装置を用いた13Ｃに対するＭＡＳ（Ｍａｇｉｃ  Ａｎｇｌｅ  Ｓｐｉｎｎｉｎｇ）法によるＮＭＲ測定を行い、13Ｃ−ＮＭＲスペクトルを測定する。以下では、ＭＡＳ法で得られた13Ｃ−ＮＭＲスペクトルを、13Ｃ−ＭＡＳ−ＮＭＲスペクトルとする。また、発明者らは、石炭Ａ〜Ｃ、Ｅ、Ｆ、Ｈ〜Ｎそれぞれについての13Ｃ−ＭＡＳ−ＮＭＲスペクトルそれぞれの面積を同じにするように正規化した。
図４は、石炭Ａ〜Ｃ、Ｅ、Ｆ、Ｈ〜Ｎそれぞれについての13Ｃ−ＭＡＳ−ＮＭＲスペクトルを示す図である。図４の13Ｃ−ＭＡＳ−ＮＭＲスペクトルの横軸は、予め定められた基準物質（本実験では、テトラメチルシラン）に含まれる13Ｃの共鳴周波数を基準として、試料に照射された電磁波の周波数と基準の周波数との差分の程度（化学シフト）を示す。化学シフトは、ｐｐｍ（ｐａｒｔｓ  ｐｅｒ  ｍｉｌｌｉｏｎ）単位で表される。13Ｃ−ＭＡＳ−ＮＭＲスペクトルの縦軸は、共鳴の強度を示す。図４に示す石炭Ａ〜Ｃ、Ｅ、Ｆ、Ｈ〜Ｎそれぞれについての13Ｃ−ＭＡＳ−ＮＭＲスペクトルは、面積が同じになるように正規化されている。
【００２２】
発明者らは、石炭Ａ〜Ｃ、Ｅ、Ｆ、Ｈ〜Ｎそれぞれについての13Ｃ−ＭＡＳ−ＮＭＲスペクトルのデータを説明変数のサンプルとし、更に、石炭Ａ〜Ｃ、Ｅ、Ｆ、Ｈ〜Ｎそれぞれについての物性値を目的変数のサンプルとして、多変量解析（ＰＣＲ、ＰＬＳ）を行い、目的変数を推定する推定関数を求めた。ＰＣＲとは、主成分分析（ＰＣＡ）と回帰分析とを組みあわせた手法であり、説明変数のサンプルに対するＰＣＡの結果得られた主成分と、目的変数と、の関係を示す回帰関数を求める手法である。また、ＰＬＳとは、目的変数との共分散が最大になるように説明変数が変換された主成分と、目的変数と、に基づいて、主成分から目的変数を推定する回帰関数を求める手法である。
ＰＣＲを用いた実験の詳細について説明する。発明者らは、石炭Ａ〜Ｃ、Ｅ、Ｆ、Ｈ〜Ｎそれぞれについての13Ｃ−ＭＡＳ−ＮＭＲスペクトルそれぞれを、以下のような１１３４次元のベクトルとして表した。即ち、ｎ番目の要素が、化学シフト（図４の横軸の値）０．１９４１７５×（ｎ−１）（ｐｐｍ）に対応する13Ｃ−ＭＡＳ−ＮＭＲスペクトルの値を示すベクトルである。以下では、このベクトルを、スペクトルベクトルとする。
【００２３】
そして、発明者らは、石炭Ａ〜Ｃ、Ｅ、Ｆ、Ｈ〜Ｎそれぞれについてのスペクトルベクトル（１２個のスペクトルベクトル）を説明変数のサンプルとして、この１２個のスペクトルベクトルに対してＰＣＡを行った。第１主成分の寄与率は、９２．１％であり、第２主成分の寄与率は、３．７％であった。発明者らは、石炭Ａ〜Ｃ、Ｅ、Ｆ、Ｈ〜Ｎそれぞれのスペクトルベクトルに対するＰＣＡで求まった第一主成分が、コールバンドのＯ／Ｃ及びＨ／Ｃ値との相関があり、炭化度の変化に伴う最も大きな構造変化を示している可能性があることを見出した。
そして、発明者らは、石炭Ａ〜Ｃ、Ｅ、Ｆ、Ｈ〜Ｎそれぞれについてのスペクトルベクトルの第１主成分の値と、石炭Ａ〜Ｃ、Ｅ、Ｆ、Ｈ〜Ｎそれぞれについての物性値と、に基づいて、最小二乗法を用いて、スペクトルベクトルの第１主成分（説明変数の第１主成分）から物性値（目的変数）を推定する１次式の回帰関数を求めた。発明者らは、求めた回帰関数を用いて、石炭Ｄ、Ｇのスペクトルベクトルから、石炭Ｄ、Ｇそれぞれについての物性値の推定値を求めた。
【００２４】
図５は、ＰＣＲを用いた物性値の推定方法の一例について説明する図である。図５のそれぞれのグラフの横軸は、対応する物性値の値を示す。図５のそれぞれのグラフの縦軸は、説明変数（スペクトルベクトル）の第１主成分の値を示す。図５（ａ）は、物性値ＦＣに対応するグラフである。図５（ｂ）は、物性値Ｒｏに対応するグラフである。図５（ｃ）は、物性値ＶＭに対応するグラフである。
図５（ａ）のグラフ中にプロットされているオブジェクトそれぞれは、オブジェクト５０１とオブジェクト５０２とを除いて、石炭Ａ〜Ｎそれぞれについての、スペクトルベクトルの第１主成分とＦＣの実測値との対応を示すオブジェクトである。オブジェクト５０３は、石炭Ｄに対応するオブジェクトである。オブジェクト５０４は、石炭Ｇに対応するオブジェクトである。
回帰線５０５は、石炭Ａ〜Ｃ、Ｅ、Ｆ、Ｈ〜Ｎそれぞれに対応するスペクトルベクトルの第１主成分とＦＣの実測値とに基づいて、最小二乗法で求められた、スペクトルベクトルの第１主成分とＦＣとの関係を示す直線状の回帰線である。本実験では、発明者らは、この回帰線５０５を用いて、石炭Ｄ、Ｇそれぞれについて、ＦＣの値を推定した。
オブジェクト５０１は、石炭Ｄのスペクトルベクトルの第１主成分と、石炭Ｄのスペクトルベクトルの第１主成分から回帰線５０５を用いて定まる石炭ＤのＦＣの推定値と、に対応する位置にプロットされたオブジェクトである。即ち、オブジェクト５０１が示すＦＣの値は、石炭ＤのＦＣの推定値である。また、オブジェクト５０２は、石炭Ｇのスペクトルベクトルの第１主成分と、石炭Ｇのスペクトルベクトルの第１主成分から回帰線５０５を用いて定まる石炭ＤのＦＣの推定値と、に対応する位置にプロットされたオブジェクトである。即ち、オブジェクト５０２が示すＦＣの値は、石炭ＧのＦＣの推定値である。
【００２５】
図５（ｂ）のグラフ中にプロットされているオブジェクトそれぞれは、オブジェクト５０６とオブジェクト５０７とを除いて、石炭Ａ〜Ｎそれぞれについての、スペクトルベクトルの第１主成分とＲｏの実測値との対応を示すオブジェクトである。オブジェクト５０８は、石炭Ｄに対応するオブジェクトである。オブジェクト５０９は、石炭Ｇに対応するオブジェクトである。
回帰線５１０は、石炭Ａ〜Ｃ、Ｅ、Ｆ、Ｈ〜Ｎそれぞれに対応するスペクトルベクトルの第１主成分とＲｏの実測値とに基づいて、最小二乗法で求められた、スペクトルベクトルの第１主成分とＲｏとの関係を示す直線状の回帰線である。本実験では、発明者らは、この回帰線５１０を用いて、石炭Ｄ、Ｇそれぞれについて、Ｒｏの値を推定した。
オブジェクト５０６は、石炭Ｄのスペクトルベクトルの第１主成分と、石炭Ｄのスペクトルベクトルの第１主成分から回帰線５１０を用いて定まる石炭ＤのＲｏの推定値と、に対応する位置にプロットされたオブジェクトである。即ち、オブジェクト５０６が示すＲｏの値は、石炭ＤのＲｏの推定値である。また、オブジェクト５０７は、石炭Ｇのスペクトルベクトルの第１主成分と、石炭Ｇのスペクトルベクトルの第１主成分から回帰線５１０を用いて定まる石炭ＤのＲｏの推定値と、に対応する位置にプロットされたオブジェクトである。即ち、オブジェクト５０７が示すＲｏの値は、石炭ＧのＲｏの推定値である。
【００２６】
図５（ｃ）のグラフ中にプロットされているオブジェクトそれぞれは、オブジェクト５１１とオブジェクト５１２とを除いて、石炭Ａ〜Ｎそれぞれについての、スペクトルベクトルの第１主成分とＶＭの実測値との対応を示すオブジェクトである。オブジェクト５１３は、石炭Ｄに対応するオブジェクトである。オブジェクト５１４は、石炭Ｇに対応するオブジェクトである。
回帰線５１５は、石炭Ａ〜Ｃ、Ｅ、Ｆ、Ｈ〜Ｎそれぞれに対応するスペクトルベクトルの第１主成分とＶＭの実測値とに基づいて、最小二乗法で求められた、スペクトルベクトルの第１主成分とＶＭとの関係を示す直線状の回帰線である。本実験では、発明者らは、この回帰線５１０を用いて、石炭Ｄ、Ｇそれぞれについて、ＶＭの値を推定した。
オブジェクト５１１は、石炭Ｄのスペクトルベクトルの第１主成分と、石炭Ｄのスペクトルベクトルの第１主成分から回帰線５１５を用いて定まる石炭ＤのＶＭの推定値と、に対応する位置にプロットされたオブジェクトである。即ち、オブジェクト５１１が示すＶＭの値は、石炭ＤのＶＭの推定値である。また、オブジェクト５１２は、石炭Ｇのスペクトルベクトルの第１主成分と、石炭Ｇのスペクトルベクトルの第１主成分から回帰線５１５を用いて定まる石炭ＤのＶＭの推定値と、に対応する位置にプロットされたオブジェクトである。即ち、オブジェクト５１２が示すＶＭの値は、石炭ＧのＶＭの推定値である。
発明者らは、図５の各グラフから、石炭のＦＣ、Ｒｏ、ＶＭに関しては、図３と比較して、第１主成分とより高い相関を示すことを見出した。
【００２７】
また、発明者らは、物性値が既知の石炭（石炭Ａ〜Ｃ、Ｅ、Ｆ、Ｈ〜Ｎ）それぞれについてのスペクトルベクトルに対するＰＣＡにより得られた第１主成分を示す軸と第２主成分を示す軸とで表される２次元のグラフに、物性値が既知の石炭と、物性値が未知の石炭と、をプロットすることで、以下のような効果を奏することができる可能性があるとの着想を得た。即ち、その平面を視認したユーザが、その平面上で、物性値が未知の石炭に対応する位置と、物性値が既知の石炭に対応する位置と、の双方を把握することで、物性値が未知の石炭の特性を推測することができるようにすることができるとの効果である。例えば、ユーザは、その平面上で、物性値が既知の石炭の近傍に、物性値が未知の石炭がプロットされている場合、物性値が未知のその石炭の特性（特にここでは炭素骨格構造）は、物性値が既知のその石炭の特性に近い特性を有すると推測できる。
この着想の実効性を検証するため、発明者らは、石炭Ａ〜Ｃ、Ｅ、Ｆ、Ｈ〜Ｎそれぞれについてのスペクトルベクトルに対するＰＣＡにより得られた第１主成分を示す軸と第２主成分を示す軸とで表される２次元のグラフを生成し、石炭Ａ〜Ｃ、Ｅ、Ｆ、Ｈ〜Ｎそれぞれと、石炭Ｄ、Ｇそれぞれと、をプロットした。
【００２８】
石炭Ａ〜Ｎそれぞれがプロットされたこのグラフを図６に示す。図６が示す各石炭の分布の様子と、図２のコールバンドが示す各石炭の分布の様子と、を見ると、石炭ＡとＢとが他の石炭同士よりも近くに存在し、石炭Ｋ、Ｌ、Ｍが他の石炭同士よりも近くに存在し、その他の石炭同士も相対的に近傍に位置している点が共通している。このように、図６のグラフは、石炭の特性に応じた分布を示す図２のコールバンドと共通する特徴を有しており、石炭の特性に応じた分布を示す可能性があることが確認された。図６のグラフは、石炭の特性に応じた分布を示す石炭特性グラフの一例である。
また、図６のグラフにおいては、図２のコールバンドと比べて、Ｎ炭は、Ａ〜Ｃ炭のようなより褐炭に近い領域に位置している。また、Ｅ、Ｈ、Ｉ、Ｊ炭の高度瀝青炭に近い方からの序列が図２とは逆になっており、元素比では得られない炭素骨格構造の違いに基づいた炭種の違いが第一主成分の軸沿いに明確に分離されることが確認された。
よって、発明者らは、物性値が既知の石炭についてのスペクトルベクトルに対するＰＣＡにより得られた第１主成分を示す軸と第２主成分を示す軸とで表される２次元のグラフに、物性値が既知の石炭と、物性値が未知の石炭と、をプロットしたグラフをユーザに提示することで、ユーザによる石炭の特性（特に、炭素構造）の把握を支援できるとの知見を得た。以下では、この知見を、第１の知見とする。
【００２９】
次に、石炭Ａ〜Ｃ、Ｅ、Ｆ、Ｈ〜Ｎそれぞれについての13Ｃ−ＭＡＳ−ＮＭＲスペクトルのデータを説明変数とし、更に、石炭Ａ〜Ｃ、Ｅ、Ｆ、Ｈ〜Ｎそれぞれについての物性値を目的変数として、多変量解析であるＰＬＳを行った実験の詳細について説明する。発明者らは、石炭Ａ〜Ｃ、Ｅ、Ｆ、Ｈ〜Ｎそれぞれについての13Ｃ−ＭＡＳ−ＮＭＲスペクトルそれぞれを、１１３４次元のベクトルとして表した。ＰＣＡでは、説明変数からなるべく情報量が大きくなるように主成分を求めて、情報の要約・分類が行われるのに対して、ＰＬＳでは、なるべく説明変数の情報を維持しながら目的変数（物性値、ＶＭやＲｏ等）との関係が大きいように主成分が求められることで、目的変数の定量的予測が可能となる。
そして、発明者らは、石炭Ａ〜Ｃ、Ｅ、Ｆ、Ｈ〜Ｎそれぞれについてのスペクトルベクトル（１２個のスペクトルベクトル）を説明変数のサンプルとし、更に、石炭Ａ〜Ｃ、Ｅ、Ｆ、Ｈ〜Ｎそれぞれの物性値を目的変数のサンプルとして、ＰＬＳを行った。発明者らは、ＰＬＳの結果、説明変数から目的変数を推定するための回帰関数を取得した。
【００３０】
そして、発明者らは、石炭Ａ〜Ｎそれぞれについて、スペクトルベクトルに基づいて、取得した回帰関数を用いて、物性値の推定値を求めた。
図７は、石炭Ａ〜Ｎそれぞれについての物性値の実測値と、ＰＬＳを行い得られた回帰関数から推定した物性値の推定値と、の対応を示すグラフである。図７の各グラフの横軸は、対応する物性値の実測値を示す。また、図７の各グラフの縦軸は、対応する物性値の推定値を示す。仮に、ある石炭の物性値の推定値が理想的に推定されている場合、図７の各グラフにおいて、その石炭は、対応する横軸の値（物性値の実測値）と、対応する縦軸の値（物性値の推定値）と、が等しくなる。図７（ａ）のグラフは、ＦＣに対応するグラフである。図７（ｂ）のグラフは、Ｒｏに対応するグラフである。図７（ｃ）のグラフは、ＶＭに対応するグラフである。
図７（ａ）のグラフのオブジェクト７０１は、石炭Ｄに対応する。即ち、オブジェクト７０１に対応する縦軸の値は、石炭ＤのＦＣの推定値である。また、オブジェクト７０２は、石炭Ｇに対応する。即ち、オブジェクト７０２に対応する縦軸の値は、石炭ＧのＦＣの推定値である。
図７（ｂ）のグラフのオブジェクト７０３は、石炭Ｄに対応する。即ち、オブジェクト７０３に対応する縦軸の値は、石炭ＤのＲｏの推定値である。また、オブジェクト７０４は、石炭Ｇに対応する。即ち、オブジェクト７０４に対応する縦軸の値は、石炭ＧのＲｏの推定値である。
図７（ｃ）のグラフのオブジェクト７０５は、石炭Ｄに対応する。即ち、オブジェクト７０５に対応する縦軸の値は、石炭ＤのＶＭの推定値である。また、オブジェクト７０６は、石炭Ｇに対応する。即ち、オブジェクト７０６に対応する縦軸の値は、石炭ＧのＶＭの推定値である。
【００３１】
図８に、本実験における石炭Ｄ、Ｇについての物性値の推定結果を示す。図８のグラフは、物性値、実測値、従来技術（Ｏ／Ｃ、Ｈ／Ｃ）、本実験例（ＰＣＲ、ＰＬＳ）の項目を含む。
図８のグラフの物性値の項目は、推定対象の物性値を示す項目である。実測値の項目は、対応する物性値の実測値を示す項目である。従来技術Ｏ／Ｃの項目は、図３等を用いて説明した従来の推定方法のうち、石炭のＯ／Ｃに基づいて推定された（回帰線３１０、３２０、３３０を用いて推定された）物性値の値を示す項目である。即ち、従来技術Ｏ／Ｃの項目の各値は、図３の各グラフにおけるオブジェクト３０６、３０７、３１６、３１７、３２６、３２７それぞれに対応する横軸の値となる。
従来技術Ｈ／Ｃの項目は、図３等を用いて説明した従来の推定方法のうち、石炭のＨ／Ｃに基づいて推定された（回帰線３０５、３１５、３２５を用いて推定された）物性値の値を示す項目である。即ち、従来技術Ｈ／Ｃの項目の各値は、図３の各グラフにおけるオブジェクト３０１、３０２、３１１、３１２、３２１、３２２それぞれに対応する横軸の値となる。
【００３２】
本実験例ＰＣＲの項目は、図５等を用いて説明したＰＣＲを行って得られた回帰関数（回帰線５０５、５１０、５１５が示す関数）を用いて推定された物性値の推定値を示す項目である。即ち、本実験例ＰＣＲの項目の各値は、図５の各グラフにおけるオブジェクト５０１、５０２、５０６、５０７、５１１、５１２それぞれに対応する横軸の値となる。
本実験例ＰＣＲの項目は、図７等を用いて説明したＰＬＳを行って得られた回帰関数を用いて推定された物性値の推定値を示す項目である。即ち、本実験例ＰＬＳの項目の各値は、図７の各グラフにおけるオブジェクト７０１〜７０６それぞれに対応する縦軸の値となる。
図８のグラフを見ると、石炭ＤのＦＣ、Ｒｏそれぞれについては、本実験例の方が、従来技術よりも精度よく推定できていることが確認できる。
また、図５の各グラフにおけるグラフ中の回帰線を基準とした各オブジェクトのばらつきは、図３の各グラフにおけるグラフ中の回帰線を基準とした各オブジェクトのばらつきよりも小さいことが分かる。そのため、図５の各グラフの回帰線は、図３の各グラフの回帰線よりも、より精度よく物性値を推定できる回帰線と考えられる。
また、図７の各グラフにおけるプロットされたオブジェクト（オブジェクト７０１〜７０６を除く）を見ると、ＰＬＳに用いたサンプル群（石炭Ａ〜Ｃ、Ｅ、Ｆ、Ｈ〜Ｎ）について、物性値の予測値と実測値とは、ほぼ一致していることが分かる。また、オブジェクト７０１〜７０６についても、適切な精度で予測できており、相関性についても図３に示したＯ／Ｃの場合より０．１ポイント以上向上したことが確認された。
以上より、発明者らは、物性値が既知の石炭についてのスペクトルベクトルを説明変数のサンプルとして、その石炭の物性値を目的変数のサンプルとして、多変量解析を行い得られた推定関数を用いて、物性値が未知の石炭の物性値を推定することで、より精度よく推定できる場合があるとの知見を得た。以下では、この知見を第２の知見とする。
【００３３】
発明者らは、第２の知見から、物性値が既知の石炭についてスペクトルベクトルを説明変数のサンプルとし、更に、その石炭についての物性値を目的変数のサンプルとして、多変量解析を行い、目的変数の推定関数を取得し、取得した推定関数を用いて、物性値が未知の石炭の物性値を推定する方法について想到した。
そこで、本実施形態の推定方法の概要は、以下の通りである。まず、物性値が既知の石炭についてスペクトルベクトルを取得し、取得したスペクトルベクトルを説明変数のサンプルとし、更に、その石炭についての物性値を目的変数のサンプルとして、多変量解析を行い、目的変数の推定関数を取得する。そして、物性値が未知の石炭のスペクトルベクトルを取得し、取得したスペクトルベクトルから、取得した推定関数を用いて、その石炭の物性値を推定する。
【００３４】
また、発明者らは、第１の知見から、物性値が既知の石炭についてのスペクトルベクトルに対するＰＣＡにより得られた第１主成分を示す軸と第２主成分を示す軸とで表される２次元のグラフに、物性値が既知の石炭と、物性値が未知の石炭と、をプロットしたグラフを生成する方法について想到した。
そこで、本実施形態の生成方法の概要は、以下の通りである。まず、物性値が既知の石炭についてスペクトルベクトルを取得し、取得したスペクトルベクトルを説明変数のサンプルとして、ＰＣＡを行い、説明変数の第１主成分と第２主成分とを決定する。そして、この第１主成分に対応する軸と、第２主成分に対応する軸と、で表されるグラフを生成し、生成したグラフに、この物性値が既知の石炭と、物性値が未知の石炭と、をプロットする。
【００３５】
（解析システム）
（評価システムの詳細）
図９は、本実施形態の解析システムのシステム構成の一例を示す図である。
解析システムは、情報処理装置９００、ＮＭＲ測定装置９０１を含む。
情報処理装置９００は、ＮＭＲ測定装置９０１により測定された石炭の13Ｃ−ＭＡＳ−ＮＭＲスペクトルを解析するパーソナルコンピュータ（ＰＣ）、サーバ装置等の情報処理装置である。また、他の例として、情報処理装置９００は、ＮＭＲ測定装置９０１に組み込まれているコンピュータであることとしてもよい。
ＮＭＲ測定装置９０１は、測定対象の試料について、ＭＡＳ法を用いて核種13ＣのＮＭＲを測定する測定装置である。本実施形態では、ＮＭＲ測定装置９０１は、測定により、図４と同様に、化学シフト０（ｐｐｍ）〜２２０（ｐｐｍ）の範囲における共鳴の強度のデータを取得する。即ち、化学シフトの特定の範囲である０（ｐｐｍ）〜２２０（ｐｐｍ）の範囲における共鳴の強度のデータを取得する。また、ＮＭＲ測定装置９０１は、化学シフト０（ｐｐｍ）〜２２０（ｐｐｍ）の範囲における共鳴の強度のデータとして、ｎ番目の要素が、化学シフト０．１９４１７５×（ｎ−１）（ｐｐｍ）における共鳴の強度の値を示すベクトルのデータ（スペクトルベクトル）を取得するとする。
【００３６】
（情報処理装置の詳細）
図１０は、情報処理装置９００のハードウェア構成の一例を示す図である。情報処理装置９００は、ＣＰＵ１００１、主記憶装置１００２、補助記憶装置１００３、デバイスＩ／Ｆ１００４、入力部１００５、出力部１００６を含む。各要素は、システムバス１００７を介して相互に通信可能に接続されている。情報処理装置は、石炭の物性値の推定装置の一例である。また、情報処理装置は、各石炭の特性に応じた分布の様子を示す石炭特性グラフの生成装置の一例である。
ＣＰＵ１００１は、情報処理装置９００を制御する中央演算装置である。主記憶装置１００２は、ＣＰＵ１００１のワークエリアやデータの一時的な記憶領域として機能するＲａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ（ＲＡＭ）等の記憶装置である。補助記憶装置１００３は、各種プログラム、各種設定情報、各種画像データ等を記憶するＲｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ（ＲＯＭ）、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）、ソリッドステートドライブ（ＳＳＤ）等の記憶装置である。デバイスＩ／Ｆ１００４は、ＮＭＲ測定装置９０１等の外部のデバイスとの間での情報の入出力に用いられるインターフェースである。入力部１００５は、マウス、キーボード、マイク、タッチパネル等の入力部である。出力部は、モニタ、スピーカ、タッチパネルの表示部等の出力部である。
ＣＰＵ１００１が、補助記憶装置１００３等に記憶されたプログラムにしたがって処理を実行することで、図１１で後述する情報処理装置９００の機能や図１２、１３で後述するフローチャートの処理等が実現される。
【００３７】
図１１は、情報処理装置９００の機能構成の一例を示す図である。情報処理装置９００は、取得部１１０１、解析部１１０２、推定部１１０３、生成部１１０４、出力制御部１１０５を含む。
取得部１１０１は、デバイスＩ／Ｆ１００４を介して、ＮＭＲ測定装置９０１から、測定対象の石炭について測定された13Ｃ−ＭＡＳ−ＮＭＲスペクトルを取得する。
解析部１１０２は、取得部１１０１により取得された13Ｃ−ＭＡＳ−ＮＭＲスペクトルについての解析を行う。
推定部１１０３は、解析部１１０２による解析結果に基づいて、物性値の推定対象となる石炭の物性値を推定する。
生成部１１０４は、解析部１１０２による解析結果に基づいて、各石炭の特性に応じた分布を示す石炭特性グラフを生成する。
出力制御部１１０５は、推定部１１０３による推定結果、生成部１１０４により生成された石炭特性グラフを出力する。
【００３８】
（推定方法）
図１２を用いて、本実施形態の情報処理装置９００が実行する石炭の物性値の推定方法について説明する。本実施形態では、予め物性値が既知である１つ以上の石炭と、物性値が未知である１つ以上の石炭と、が用意されているとする。以下では、予め用意された物性値が既知の石炭を、既知石炭とする。また、以下では、予め用意された物性値が未知の石炭を、未知石炭とする。
Ｓ１２０１において、取得部１１０１は、既知石炭それぞれについての13Ｃ−ＭＡＳ−ＮＭＲスペクトルのデータであるスペクトルベクトルを、ＮＭＲ測定装置９０１から取得する。ＮＭＲ測定装置９０１は、既知石炭それぞれについて、核種13ＣのＮＭＲを測定し、測定して得られたスペクトルのデータを情報処理装置９００に送信する。ＮＭＲ測定装置９０１による測定による得られたスペクトルベクトルのデータは、13Ｃ−ＮＭＲスペクトルを示すスペクトルデータの一例である。
Ｓ１２０２において、取得部１１０１は、補助記憶装置１００３から、補助記憶装置１００３に予め記憶されている既知石炭それぞれの物性値を取得する。ただし、取得部１１０１は、既知石炭それぞれの物性値を取得できれば、補助記憶装置１００３から既知石炭それぞれの物性値を取得しないでもよい。例えば、取得部１１０１は、入力部１００５を介したユーザからの既知石炭の物性値の入力に基づいて、既知石炭それぞれの物性値を取得してもよい。
【００３９】
Ｓ１２０３において、解析部１１０２は、Ｓ１２０１で取得したスペクトルベクトルそれぞれを説明変数のサンプルとし、更に、Ｓ１２０２で取得した物性値を目的変数のサンプルとして、主成分回帰分析（ＰＣＲ）を行うことで、物性値の推定に用いられる推定関数を求める。
より具体的には、解析部１１０２は、Ｓ１２０１で取得したスペクトルベクトル（説明変数のサンプル）に対してＰＣＡを行うことで、説明変数の第１主成分を求める。そして、解析部１１０２は、既知石炭それぞれについて、スペクトルベクトルの第１主成分の値と物性値（目的変数のサンプル）とを取得する。そして、解析部１１０２は、取得したスペクトルベクトルの第１主成分の値と物性値とに基づいて、最小二乗法を用いて、スペクトルベクトルの第１主成分の値から物性値を推定する１次式の回帰関数である推定関数を求める。Ｓ１２０３で求めた推定関数は、説明変数と目的変数との関係を示す情報の一例である。解析部１１０２は、この推定関数を求めることで、説明変数と目的変数との関係を特定する。
【００４０】
本実施形態では、解析部１１０２は、Ｓ１２０３で、ＰＣＲを行うことで、推定関数を求めることとした。但し、解析部１１０２は、他の多変量解析を行うことで、推定関数を求めることとしてもよい。
例えば、解析部１１０２は、Ｓ１２０１で取得したスペクトルベクトルそれぞれを説明変数のサンプルとし、更に、Ｓ１２０２で取得した物性値を目的変数のサンプルとして、部分的最小二乗回帰分析（ＰＬＳ）を行うことで、説明変数から目的変数を推定する推定関数を求めることとしてもよい。
【００４１】
Ｓ１２０４において、取得部１１０１は、物性値の推定対象である未知石炭についてのスペクトルベクトルを、ＮＭＲ測定装置９０１から取得する。ＮＭＲ測定装置９０１は、この未知石炭について、核種13ＣのＮＭＲを測定し、測定して得られたスペクトルのデータを情報処理装置９００に送信する。
Ｓ１２０５において、推定部１１０３は、Ｓ１２０４で取得したスペクトルベクトルについて、Ｓ１２０３で特定された第１主成分の値を求める。そして、推定部１１０３は、求めた第１主成分の値を、Ｓ１２０３で求められた推定関数に代入することで、目的変数である未知石炭の物性値の推定値を取得する。
Ｓ１２０６において、出力制御部１１０５は、Ｓ１２０５で取得された推定値を、出力部１００６のモニタに表示することで出力する。ただし、出力制御部１１０５は、他の態様で、Ｓ１２０５で取得された推定値を出力してもよい。例えば、出力制御部１１０５は、Ｓ１２０５で取得された推定値を、補助記憶装置１００３に記憶することで出力してもよい。また、出力制御部１１０５は、Ｓ１２０５で取得された推定値を、予め定められた送信先に送信することで出力してもよい。また、出力制御部１１０５は、Ｓ１２０５で取得された推定値を、印刷装置を介して印刷することで出力してもよい。
【００４２】
（生成方法）
図１３を用いて、本実施形態の情報処理装置９００が実行する複数の石炭に対応するオブジェクトを、石炭の特性に応じた分布態様で表示する石炭特性グラフを生成する生成方法について説明する。
Ｓ１３０１において、取得部１１０１は、既知石炭それぞれについてのスペクトルベクトルを、ＮＭＲ測定装置９０１から取得する。
Ｓ１３０２において、解析部１１０２は、Ｓ１２０１で取得したスペクトルベクトル（説明変数のサンプル）に対してＰＣＡを行うことで、説明変数の第１主成分と、第２主成分と、を特定する。
Ｓ１３０３において、取得部１１０１は、物性値の推定対象である未知石炭それぞれについてのスペクトルベクトルを、ＮＭＲ測定装置９０１から取得する。
【００４３】
Ｓ１３０４において、生成部１１０４は、横軸がＳ１３０２で特定された第１主成分に対応し、縦軸がＳ１３０２で特定された第２主成分に対応する２次元のグラフを生成する。
そして、生成部１１０４は、Ｓ１３０１で取得された既知石炭に対応するスペクトルベクトルそれぞれについて、Ｓ１３０２で特定された第１主成分の値と、第２主成分の値と、を求める。また、生成部１１０４は、求めた第１主成分の値と第２主成分の値とに基づいて、既知石炭それぞれに対応するオブジェクト（例えば、円形オブジェクト、矩形オブジェクト、三角形オブジェクト等）を、生成したグラフ上にプロットする。
また、生成部１１０４は、Ｓ１３０３で取得された未知石炭それぞれに対応するスペクトルベクトルそれぞれについて、Ｓ１３０２で特定された第１主成分の値と、第２主成分の値と、を求める。また、生成部１１０４は、求めた第１主成分の値と第２主成分の値とに基づいて、未知石炭それぞれに対応するオブジェクト（例えば、円形オブジェクト、矩形オブジェクト、三角形オブジェクト等）を、生成したグラフ上にプロットする。
また、生成部１１０４は、プロットした各オブジェクトがどの石炭に対応するかを示す情報（例えば、石炭名等）を、このグラフ上に記載する。
生成部１１０４は、以上の処理により、各石炭に対応するオブジェクトが各石炭の特性に応じて分布されている石炭特性グラフを生成する。
【００４４】
Ｓ１３０５において、出力制御部１１０５は、Ｓ１３０４で生成された石炭特性グラフを、出力部１００６のモニタに表示することで出力する。ただし、出力制御部１１０５は、他の態様で、Ｓ１３０４で生成された石炭特性グラフを出力してもよい。例えば、出力制御部１１０５は、Ｓ１３０４で生成された石炭特性グラフを、印刷装置を介して印刷することで出力してもよい。
また、出力制御部１１０５は、Ｓ１３０４で生成された石炭特性グラフを、補助記憶装置１００３に記憶することで出力してもよい。また、出力制御部１１０５は、Ｓ１３０４で生成された石炭特性グラフを、予め定められた送信先に送信することで出力してもよい。
【００４５】
（効果）
本実施形態では、解析システムは、既知石炭の13Ｃ−ＭＡＳ−ＮＭＲスペクトルのデータを用いた多変量解析により、石炭の物性値を求める推定関数を求め、求めた推定関数を用いて、未知石炭の物性値を推定することとした。解析システムは、13Ｃ−ＭＡＳ−ＮＭＲスペクトルのデータとして、特定の化学シフトの範囲（０ｐｐｍ〜２２０ｐｐｍ）における13Ｃ−ＭＡＳ−ＮＭＲスペクトル全体を示すスペクトルベクトルのデータを用いた。これにより、解析システムは、13Ｃ−ＭＡＳ−ＮＭＲスペクトルの内容を解釈することなく、特定の化学シフトの範囲の13Ｃ−ＭＡＳ−ＮＭＲスペクトル全体に含まれる情報を活用しつつ、未知石炭の物性値を推定できることとなる。
これにより、ユーザは、ＮＭＲスペクトルの内容について専門知識がなくとも、13Ｃ−ＭＡＳ−ＮＭＲスペクトルに含まれる情報を活用した上での未知石炭の物性値の推定値を把握できる。即ち、解析システムは、石炭の13Ｃ−ＮＭＲスペクトルを用いて、ＮＭＲスペクトルに関する専門知識がないようなユーザが、より容易に、より精度よく石炭の特性を把握できるように支援できる。
【００４６】
また、本実施形態では、解析システムは、既知石炭の13Ｃ−ＭＡＳ−ＮＭＲスペクトルのデータであるスペクトルベクトルを説明変数のサンプルとして、既知石炭のスペクトルベクトルを用いたＰＣＡにより、説明変数の第１主成分と第２主成分とを特定し、特定した第１主成分に対応する軸と第２主成分に対応する軸とで表される石炭特性グラフを生成することとした。そして、解析システムは、生成した石炭特性グラフに、既知石炭と未知石炭とのそれぞれに対応するオブジェクトをプロットすることで、各石炭に対応するオブジェクトが各石炭の特性に応じて分布されている石炭特性グラフを生成した。これにより、解析システムは、13Ｃ−ＭＡＳ−ＮＭＲスペクトルの内容を解釈することなく、特定の化学シフトの範囲の13Ｃ−ＭＡＳ−ＮＭＲスペクトル全体に含まれる情報を活用しつつ、各石炭に対応するオブジェクトが各石炭の特性に応じて分布されている石炭特性グラフを生成できる。
ユーザは、この石炭特性グラフにおける各オブジェクトの分布を確認することで、ＮＭＲスペクトルの内容について専門知識がなくとも、未知石炭の特性を把握できる。即ち、解析システムは、石炭の13Ｃ−ＮＭＲスペクトルを用いて、ＮＭＲスペクトルに関する専門知識がないようなユーザが、より容易に、より精度よく石炭の特性を把握できるように支援できる。
【００４７】
本実施形態では、解析システムは、以上のように、石炭の13Ｃ−ＭＡＳ−ＮＭＲスペクトルを用いた解析を行うこととした。ＩＲ測定では、ある程度多元素由来の構造シグナルを取得できるが、スペクトル中に複数の振動モードを含むため、単分子においても非常に複雑なスペクトルパターンを示す。一方、ＮＭＲ測定では元素選択的な構造スペクトルを取得でき、1Ｈや13Ｃ核のような核スピン量子数１／２の核種であれば、適切な条件で測定すると、ＮＭＲスペクトル中の各ピークを１つの原子的環境とみなすことができ、ＩＲ測定と比較して分解能の良いスペクトルが得られる。また、IR測定では双極子モーメントの変化が伴わない場合、赤外活性とならず、スペクトルが生じない、あるいは、ピークにより吸収強度が異なり、複数ピーク間の定量比較が単純にはできない。一方、ＮＭＲ測定では核固有の核磁気回転比に基づく共鳴スペクトル強度を示すため、十分に緩和させる時間を待てば定量的な原子数比を反映するスペクトルを得ることができる。即ち、ＮＭＲ測定では、赤外線分光法よりも高分解能で、元素の定量比を反映するスペクトルを得ることができる。そのため、ＮＭＲ測定で得られたスペクトルのデータを用いて、ＩＲ測定で得られたデータを用いる場合よりも、より適切な解析を行うことができる。
また、石炭には構成成分として、前述の有機質を中心とするＶＭやＦＣの他に、灰分、吸着水分や表面水分が含まれる。ＩＲ測定では、多元素由来のピーク成分を同一スペクトル上で観測できるが、水分を含む試料の解析において、含有水分によるバックグラウンドの歪みが解析に支障をきたす場合があるという問題があるが、13Ｃ−ＭＡＳ−ＮＭＲ測定では、元素選択的に観測を行うため、このような問題はない。そのため、解析システムは、石炭の13Ｃ−ＭＡＳ−ＮＭＲスペクトルを用いて解析を行うことで、水分を含みうる物体である石炭について、赤外線分光法を用いる場合よりもより適切に解析できる。
【００４８】
（変形例１）
本実施形態では、解析システムは、石炭の13Ｃ−ＭＡＳ−ＮＭＲスペクトルのデータとして、ｎ番目の要素が、化学シフト０．１９４１７５×（ｎ−１）に対応する13Ｃ−ＭＡＳ−ＮＭＲスペクトルの値を示す１１３４次元のベクトルを用いた。ただし、解析システムは、石炭の13Ｃ−ＭＡＳ−ＮＭＲスペクトルのデータとして、特定の化学シフトの範囲における13Ｃ−ＭＡＳ−ＮＭＲスペクトル全体の形状が表されるデータであるならビン化により他のデータ点数にまとめたデータを用いてもよい。例えば、解析システムは、ｎ番目の要素が、化学シフト０．１９４１７５×（２ｎ−２）（ｐｐｍ）に対応する13Ｃ−ＭＡＳ−ＮＭＲスペクトルの値を示す５６７次元のベクトルとして作成したデータを用いてもよい。
（変形例２）
本実施形態では、解析システムは、Ｓ１３０４で生成した石炭特性グラフ上にプロットされた各オブジェクトに対応する各石炭を示す情報を記載するとした。ただし、解析システムは、Ｓ１３０４で生成した石炭特性グラフ上にプロットされた各オブジェクトをユーザにとって区別可能な態様で各オブジェクトを表示できれば、各オブジェクトに対応する各石炭を示す情報を記載しなくてもよい。例えば、解析システムは、石炭特性グラフ上に、石炭ごとに、形状や色がそれぞれ異なるオブジェクトをプロットするようにしてもよい。
【００４９】
（変形例３）
本実施形態では、情報処理装置９００が、推定方法と生成方法とを実行することした。しかし、ＮＭＲ測定装置９０１による既知石炭と未知石炭との測定により得られたデータから、ユーザが、人手で推定方法と生成方法とを実行することとしてもよい。
（その他の変形例）
本実施形態の解析システムの機能構成の一部又は全てをハードウェアとして情報処理装置９００に実装してもよい。
【符号の説明】
【００５０】
９００  情報処理装置、９０１  ＮＭＲ測定装置、１００１  ＣＰＵ
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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