(57)【要約】【課題】スクリュー押出機によって製造される樹脂組成物の製造条件情報から該樹脂組成物が製造されているときの温度情報を精度良く推測することができる温度情報推測方法、温度情報推測モデル生成方法、装置、及びプログラムを提供すること。【解決手段】温度情報推測装置１４の推測部２４は、スクリューを備えたスクリュー押出機を用いて熱可塑性樹脂から樹脂組成物を製造する製造条件情報を、樹脂組成物を製造する製造条件情報から該樹脂組成物が製造されているときの温度情報を推測するための学習済みモデルへ入力して、入力された製造条件情報に対応する樹脂組成物の温度情報を推測する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
スクリューを備えたスクリュー押出機を用いて熱可塑性樹脂から樹脂組成物を製造する製造条件情報を、スクリューを備えたスクリュー押出機を用いて熱可塑性樹脂から樹脂組成物を製造する製造条件情報から、該樹脂組成物が製造されているときの温度情報を推測するための学習済みモデルへ入力して、入力された前記製造条件情報に対応する前記樹脂組成物の温度情報を推測する、
処理をコンピュータが実行する温度情報推測方法。
【請求項２】
前記製造条件情報は、前記スクリュー押出機のスクリュー構成に関する情報を含む、
請求項１に記載の温度情報推測方法。
【請求項３】
前記スクリュー構成に関する情報は、スクリューの形状情報及びスクリューの角度情報の少なくとも一方を含む、
請求項２に記載の温度情報推測方法。
【請求項４】
前記製造条件情報は、前記樹脂組成物に添加されるフィラー構成に関する情報、前記スクリュー押出機の吐出量情報、及び前記スクリュー押出機のスクリュー回転数情報の少なくとも１つを含む、
請求項１〜請求項３のいずれか１項に記載の温度情報推測方法。
【請求項５】
前記温度情報は、前記スクリュー押出機の複数箇所における前記樹脂組成物の温度である、
請求項１〜請求項４のいずれか１項に記載の温度情報推測方法。
【請求項６】
前記学習済みモデルは、スクリューを備えたスクリュー押出機を用いて熱可塑性樹脂から製造される学習用の樹脂組成物の製造条件情報と該学習用の樹脂組成物が製造されているときの温度情報との組み合わせを表す学習用データに基づいて予め学習されたモデルである、
請求項１〜請求項５のいずれか１項に記載の温度情報推測方法。
【請求項７】
前記学習済みモデルは、PLS（Partial Least Squares regression）によるモデル、サポートベクターマシーンモデル、ランダムフォレストによるモデル、ガウス過程によるモデル、又はニューラルネットワークモデルである、
請求項１〜請求項５のいずれか１項に記載の温度情報推測方法。
【請求項８】
スクリューを備えたスクリュー押出機を用いて熱可塑性樹脂から製造される学習用の樹脂組成物の製造条件情報と該学習用の樹脂組成物が製造されているときの温度情報との組み合わせを表す学習用データに基づいて、スクリューを備えたスクリュー押出機を用いて熱可塑性樹脂から製造される樹脂組成物の製造条件情報から該樹脂組成物が製造されているときの温度情報を推測するための学習済みモデルを生成する、
処理をコンピュータが実行する温度情報推測モデル生成方法。
【請求項９】
スクリューを備えたスクリュー押出機を用いて熱可塑性樹脂から樹脂組成物を製造する製造条件情報を、スクリューを備えたスクリュー押出機を用いて熱可塑性樹脂から樹脂組成物を製造する製造条件情報から、該樹脂組成物が製造されているときの温度情報を推測するための学習済みモデルへ入力して、入力された前記製造条件情報に対応する前記樹脂組成物の温度情報を推測する推測部
を備える温度情報推測装置。
【請求項１０】
スクリューを備えたスクリュー押出機を用いて熱可塑性樹脂から製造される学習用の樹脂組成物の製造条件情報と該学習用の樹脂組成物が製造されているときの温度情報との組み合わせを表す学習用データに基づいて、スクリューを備えたスクリュー押出機を用いて熱可塑性樹脂から製造される樹脂組成物の製造条件情報から該樹脂組成物が製造されているときの温度情報を推測するための学習済みモデルを生成する生成部
を備える温度情報推測モデル生成装置。
【請求項１１】
スクリューを備えたスクリュー押出機を用いて熱可塑性樹脂から樹脂組成物を製造する製造条件情報を、スクリューを備えたスクリュー押出機を用いて熱可塑性樹脂から樹脂組成物を製造する製造条件情報から、該樹脂組成物が製造されているときの温度情報を推測するための学習済みモデルへ入力して、入力された前記製造条件情報に対応する前記樹脂組成物の温度情報を推測する、
処理をコンピュータに実行させるための温度情報推測プログラム。
【請求項１２】
スクリューを備えたスクリュー押出機を用いて熱可塑性樹脂から製造される学習用の樹脂組成物の製造条件情報と該学習用の樹脂組成物が製造されているときの温度情報との組み合わせを表す学習用データに基づいて、スクリューを備えたスクリュー押出機を用いて熱可塑性樹脂から製造される樹脂組成物の製造条件情報から該樹脂組成物が製造されているときの温度情報を推測するための学習済みモデルを生成する、
処理をコンピュータに実行させるための温度情報推測モデル生成プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、温度情報推測方法、温度情報推測モデル生成方法、装置、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、スクリュー式押出機のシミュレーション装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。このシミュレーション装置は、押出機の装置構成と運転条件および樹脂物性から、押出機内部の充満率、圧力、温度、固相占有率、滞留時間の分布状態を計算する。
【０００３】
また、同じ混練装置の操作条件下での低次元流動解析と高次元流動解析とを効率よく実現するシミュレーション装置が知られている（例えば、特許文献２参照）。このシミュレーション装置は、材料の流動解析を行う押出成形機シミュレーション装置であり、材料の物性と、材料を混練する混練装置の構成データ及び操作条件とを含む設定情報に基づいて、混練装置の演算対象場における材料の低次元の流動解析を行う。また、このシミュレーション装置は、低次元の流動解析後または低次元の流動解析に先立って、演算対象場における高次元の流動解析の対象となる対象領域の選択を受け付け、低次元の流動解析結果から、対象領域に関する材料の物理量を抽出し、抽出された物理量と、設定情報とに基づいて、対象領域における材料の高次元の流動解析を行う。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１１−１７３２７６号公報
【特許文献２】特開２０１６−８８０５６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上記特許文献１及び上記特許文献２に開示されている技術は、シミュレーションによって押出機内部の材料の温度等を計算する技術である。しかし、シミュレーション上で駆動させるスクリュー押出機の樹脂組成物の製造条件と、実際に駆動させるスクリュー押出機の樹脂組成物の製造条件とが異なる場合がある。
【０００６】
例えば、スクリュー押出機内部の温度を予測する際に、ある製造会社によって製造されたスクリューを想定して作成されたシミュレーションプログラムが用いられているとする。この場合、実際に駆動させるスクリュー押出機において、ある製造会社によって製造されたスクリューが他社製のスクリューに置き換えられた場合には、実際に駆動させるスクリュー押出機内の温度を精度良く推測することができない、という課題がある。
【０００７】
本開示の課題は、スクリュー押出機によって製造される樹脂組成物の製造条件情報から該樹脂組成物が製造されているときの温度情報を精度良く推測することができる温度情報推測方法、温度情報推測モデル生成方法、装置、及びプログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本開示の温度情報推測方法は、スクリューを備えたスクリュー押出機を用いて熱可塑性樹脂から樹脂組成物を製造する製造条件情報を、スクリューを備えたスクリュー押出機を用いて熱可塑性樹脂から樹脂組成物を製造する製造条件情報から、該樹脂組成物が製造されているときの温度情報を推測するための学習済みモデルへ入力して、入力された前記製造条件情報に対応する前記樹脂組成物の温度情報を推測する、処理をコンピュータが実行する温度情報推測方法である。
【０００９】
また、本開示の前記製造条件情報は、前記スクリュー押出機のスクリュー構成に関する情報を含むようにすることができる。
【００１０】
また、本開示の前記スクリュー構成に関する情報は、スクリューの形状情報及びスクリューの角度情報の少なくとも一方を含むようにすることができる。
【００１１】
また、本開示の前記製造条件情報は、前記樹脂組成物に添加されるフィラー構成に関する情報、前記スクリュー押出機の吐出量情報、及び前記スクリュー押出機のスクリュー回転数情報の少なくとも１つを含むようにすることができる。
【００１２】
また、本開示の前記温度情報は、前記スクリュー押出機の複数箇所における前記樹脂組成物の温度であるようにすることができる。
【００１３】
また、本開示の前記学習済みモデルは、スクリューを備えたスクリュー押出機を用いて熱可塑性樹脂から製造される学習用の樹脂組成物の製造条件情報と該学習用の樹脂組成物が製造されているときの温度情報との組み合わせを表す学習用データに基づいて予め学習されたモデルであるようにすることができる。
【００１４】
また、本開示の前記学習済みモデルは、PLS（Partial Least Squares regression）によるモデル、サポートベクターマシーンモデル、ランダムフォレストによるモデル、ガウス過程によるモデル、又はニューラルネットワークモデルであるようにすることができる。
【００１５】
本開示の温度情報推測モデル生成方法は、スクリューを備えたスクリュー押出機を用いて熱可塑性樹脂から製造される学習用の樹脂組成物の製造条件情報と該学習用の樹脂組成物が製造されているときの温度情報との組み合わせを表す学習用データに基づいて、スクリューを備えたスクリュー押出機を用いて熱可塑性樹脂から製造される樹脂組成物の製造条件情報から該樹脂組成物が製造されているときの温度情報を推測するための学習済みモデルを生成する、処理をコンピュータが実行する温度情報推測モデル生成方法である。
【００１６】
本開示の温度情報推測装置は、スクリューを備えたスクリュー押出機を用いて熱可塑性樹脂から樹脂組成物を製造する製造条件情報を、スクリューを備えたスクリュー押出機を用いて熱可塑性樹脂から樹脂組成物を製造する製造条件情報から、該樹脂組成物が製造されているときの温度情報を推測するための学習済みモデルへ入力して、入力された前記製造条件情報に対応する前記樹脂組成物の温度情報を推測する推測部を備える温度情報推測装置である。
【００１７】
本開示の温度情報推測モデル生成装置は、スクリューを備えたスクリュー押出機を用いて熱可塑性樹脂から製造される学習用の樹脂組成物の製造条件情報と該学習用の樹脂組成物が製造されているときの温度情報との組み合わせを表す学習用データに基づいて、スクリューを備えたスクリュー押出機を用いて熱可塑性樹脂から製造される樹脂組成物の製造条件情報から該樹脂組成物が製造されているときの温度情報を推測するための学習済みモデルを生成する生成部を備える温度情報推測モデル生成装置である。
【００１８】
本開示の温度情報推測プログラムは、スクリューを備えたスクリュー押出機を用いて熱可塑性樹脂から樹脂組成物を製造する製造条件情報を、スクリューを備えたスクリュー押出機を用いて熱可塑性樹脂から樹脂組成物を製造する製造条件情報から、該樹脂組成物が製造されているときの温度情報を推測するための学習済みモデルへ入力して、入力された前記製造条件情報に対応する前記樹脂組成物の温度情報を推測する、処理をコンピュータに実行させるための温度情報推測プログラムである。
【００１９】
本開示の温度情報推測モデル生成プログラムは、スクリューを備えたスクリュー押出機を用いて熱可塑性樹脂から製造される学習用の樹脂組成物の製造条件情報と該学習用の樹脂組成物が製造されているときの温度情報との組み合わせを表す学習用データに基づいて、スクリューを備えたスクリュー押出機を用いて熱可塑性樹脂から製造される樹脂組成物の製造条件情報から該樹脂組成物が製造されているときの温度情報を推測するための学習済みモデルを生成する、処理をコンピュータに実行させるための温度情報推測モデル生成プログラムである。
【発明の効果】
【００２０】
本開示の温度情報推測方法、装置、及びプログラムによれば、スクリュー押出機によって製造される樹脂組成物の製造条件情報から該樹脂組成物が製造されているときの温度情報を精度良く推測することができる、という効果を得られる。
【００２１】
本開示の温度情報推測モデル生成方法、装置、及びプログラムによれば、スクリュー押出機によって製造される樹脂組成物の製造条件情報から該樹脂組成物が製造されているときの温度情報を精度良く推測するための学習済みモデルを得ることができる、という効果を得られる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】第１実施形態の温度情報推測システムの構成の一例を示す概略図である。
【図２】温度情報推測装置として機能するコンピュータの概略ブロック図である。
【図３】スクリュー押出機を説明するための説明図である。
【図４】スクリュー押出機の複数箇所における樹脂組成物の温度を説明するための説明図である。
【図５】本実施形態の学習用データを説明するための説明図である。
【図６】温度情報推測装置によって実行される学習処理ルーチンの一例を示す図である。
【図７】温度情報推測装置によって実行される温度情報推測処理ルーチンの一例を示す図である。
【図８】第２実施形態の温度情報推測システムの構成の一例を示す概略図である。
【図９】実施例１の結果を示す図である。
【図１０】実施例２の結果を示す図である。
【図１１】実施例３の結果を示す図である。
【図１２】実施例４の結果を示す図である。
【図１３】各実施例の結果を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
以下、各実施形態について詳細に説明する。
【００２４】
［第１実施形態］
【００２５】
＜第１実施形態に係る温度情報推測システムのシステム構成＞
【００２６】
図１に、第１実施形態に係る温度情報推測システム１０の構成の一例を示す。第１実施形態の温度情報推測システム１０は、機能的には、図１に示されるように、入力装置１２、温度情報推測装置１４、及び表示装置３０を含んだ構成で表すことができる。本実施形態の温度情報推測システム１０は、スクリュー押出機によって熱可塑性樹脂から製造される樹脂組成物の温度を推測する。
【００２７】
入力装置１２は、外部から入力された情報を受け付ける。入力装置１２は、例えばキーボード、マウス、又は外部装置からの入力を受け付ける入出力装置等によって実現される。
【００２８】
温度情報推測装置１４は、ＣＰＵと、ＲＡＭと、後述する各処理ルーチンを実行するためのプログラムや各種データを記憶したＲＯＭと、を含むコンピュータで構成することが出来る。
【００２９】
例えば、温度情報推測装置１４は、図２に示すコンピュータ５０で実現することができる。コンピュータ５０はＣＰＵ５１、一時記憶領域としてのメモリ５２、及び不揮発性の記憶部５３を備える。また、コンピュータ５０は、入出力装置等（図示省略）が接続される入出力interface（Ｉ／Ｆ）５４、及び記録媒体に対するデータの読み込み及び書き込みを制御するread/write（Ｒ／Ｗ）部５５を備える。また、コンピュータ５０は、インターネット等のネットワークに接続されるネットワークＩ／Ｆ５６を備える。ＣＰＵ５１、メモリ５２、記憶部５３、入出力Ｉ／Ｆ５４、Ｒ／Ｗ部５５、及びネットワークＩ／Ｆ５６は、バス５７を介して互いに接続される。
【００３０】
記憶部５３は、Hard Disk Drive（ＨＤＤ）、solid state drive（ＳＳＤ）、フラッシュメモリ等によって実現できる。記憶媒体としての記憶部５３には、コンピュータ５０を機能させるためのプログラムが記憶されている。ＣＰＵ５１は、プログラムを記憶部５３から読み出してメモリ５２に展開し、プログラムが有するプロセスを順次実行する。
【００３１】
この温度情報推測装置１４は、機能的には、図１に示されるように、情報取得部１６と、学習用データ記憶部１８と、生成部２０と、学習済みモデル記憶部２２と、推測部２４とを備えている。
【００３２】
表示装置３０には、温度情報推測装置１４から出力された情報が表示される。
【００３３】
本実施形態の温度情報推測装置１４は、スクリュー押出機による樹脂組成物の製造条件情報から該樹脂組成物が製造されているときの温度情報を推測する。
【００３４】
図３に、スクリュー押出機を説明するための説明図を示す。図３に示されるように、スクリュー押出機Seには、熱可塑性樹脂、フィラー、及び添加剤等が投入され、樹脂組成物が製造される。スクリュー押出機Seに投入された熱可塑性樹脂、フィラー、及び添加剤等は、スクリュー押出機Seの各箇所に設置されたスクリューScによって混練され、樹脂組成物が生成される。なお、「樹脂組成物」とは樹脂組成物そのもののみを指し示すものではなく、樹脂組成物から得られる成形品又は成形体も含む。
【００３５】
なお、熱可塑性樹脂としては、ポリプロピレン、ポリエチレン、ポリオキシメチレン、ポリアミド、ポリカーボネート、ポリ塩化ビニル、アクリロニトリル−ブタジエン−スチレン共重合樹脂（ＡＢＳ樹脂）、アクリロニトリル−スチレン共重合樹脂（ＡＳ樹脂）、ポリエステル、及び熱可塑性エラストマーからなる群から選択される１種以上の樹脂またはその共重合樹脂が挙げられる。
【００３６】
図３に示されるように、例えば、スクリューScは、セグメント式スクリュピースPとスクリュー軸Sとを含んで構成されている。スクリューの構成は様々であり、スクリュー押出機に設置されるスクリューの組み合わせに応じて、スクリュー押出機内における樹脂組成物の温度は異なるものとなり、その温度が樹脂組成物の物性に影響を与える。
【００３７】
例えば、図４に示されるように、スクリュー押出機のある箇所1,2,3,4における温度はT1,T2,T3,T4のようになる。スクリュー押出機の箇所1,2,3,4の温度T1,T2,T3,T4がどのような値であるのかに応じて、最終的に生成される樹脂組成物の物性が異なるため、箇所1,2,3,4の温度T1,T2,T3,T4を精度良く推測することが求められる。
【００３８】
この点において、スクリュー押出機を仮想的に駆動させた際のシミュレーションを実行し、スクリュー押出機内において混練されている樹脂組成物の温度を予測する方法が従来技術として知られている。
【００３９】
しかし、例えば、シミュレーション上で駆動させるスクリュー押出機の製造条件と、実際に駆動させるスクリュー押出機の製造条件とが異なる場合がある。
【００４０】
例えば、スクリュー押出機内部の温度を解析する際には、ある製造会社によって製造されたスクリューを想定して作成されたシミュレーションプログラムが用いられているとする。この場合、実際に駆動させるスクリュー押出機において、ある製造会社によって製造されたスクリューが他社製のスクリューに置き換えられた場合には、実際に駆動させるスクリュー押出機内の温度を精度良く推測することができない、という課題がある。
【００４１】
そのため、実際に駆動させるスクリュー押出機のスクリューの構成を反映したシミュレーションを実行するプログラムを改めて作成する必要がある。しかし、スクリューの構成の組み合わせは膨大であるため、スクリューの構成毎にシミュレーション用のプログラムを作成することはコストがかかる。
【００４２】
そこで、本実施形態の温度情報推測装置１４は、スクリューを備えたスクリュー押出機を用いて熱可塑性樹脂から樹脂組成物を製造する製造条件情報から、該樹脂組成物が製造されているときの温度情報を推測するための学習済みモデルを生成する。そして、本実施形態の温度情報推測装置１４は、その学習済みモデルを用いて樹脂組成物が製造されているときの温度情報を推測する。なお、温度情報は、スクリュー押出機の複数箇所における樹脂組成物の温度である。
【００４３】
本実施形態では、スクリュー押出機のスクリューの構成に関する情報を、樹脂組成物の製造条件情報に含ませることにより、どのようなスクリュー構成であるときに、樹脂組成物が製造されているときの温度がどのようになるのかを精度よく推測することができる。
【００４４】
以下、具体的に説明する。
【００４５】
入力装置１２は、学習用データの入力を受け付ける。本実施形態の学習用データは、スクリューを備えたスクリュー押出機を用いて熱可塑性樹脂から製造される学習用の樹脂組成物の製造条件情報と、該学習用の樹脂組成物が製造されているときの温度情報と、の組み合わせを表すデータである。
【００４６】
学習用の樹脂組成物の製造条件情報には、樹脂組成物に添加されるフィラー構成に関する情報、スクリュー押出機のスクリュー構成に関する情報、スクリュー押出機の吐出量情報、及びスクリュー押出機のスクリュー回転数情報が含まれている。また、スクリュー押出機のスクリュー構成に関する情報には、スクリューの形状情報及びスクリューの角度情報が含まれている。スクリュー構成に関する情報は、例えば、スクリュー構成Xi(i=1〜整数、スクリューの形状及び角度）によって表現される。
【００４７】
また、入力装置１２は、温度情報を推測する対象の樹脂組成物の製造条件情報（以下、単に「推測対象の製造条件情報」と称する。）を受け付ける。推測対象の製造条件情報には、スクリュー押出機によって製造される推測対象の樹脂組成物における、樹脂組成物に添加されるフィラー構成に関する情報、スクリュー押出機のスクリュー構成に関する情報、スクリュー押出機の吐出量情報、及びスクリュー押出機のスクリュー回転数情報が含まれる。また、スクリュー押出機のスクリュー構成に関する情報には、スクリューの形状情報及びスクリューの角度情報が含まれている。
【００４８】
温度情報推測装置１４の情報取得部１６は、入力装置１２によって受け付けられた学習用データを取得する。そして、情報取得部１６は、学習用データを学習用データ記憶部１８へ格納する。
【００４９】
また、情報取得部１６は、入力装置１２によって受け付けられた推測対象の製造条件情報を取得する。
【００５０】
学習用データ記憶部１８には、情報取得部１６によって取得された学習用データが格納される。図５に、学習用データ記憶部１８に格納される学習用データの一例を示す。図５に示される例では、複数の学習用データがテーブル形式によって格納される。例えば、図５に示されるテーブルのうち「ID」が「00001」の学習用データは、フィラー構成が「AAA1」であり、スクリュー構成が「BBB1」であり、スクリュー押出機の吐出量が「CCC1」であり、スクリュー押出機の回転数が「DDD１」であった場合に、ある箇所１の温度１が「t1」であり、別の箇所２の温度２が「t2」であり、別の箇所３の温度３が「t3」であり、別の箇所４の温度４が「t4」であったことを表す。この複数の学習用データに基づいて、後述する学習済みモデルが生成される。
【００５１】
なお、例えば、フィラー構成に関する情報としては、以下の表１に挙げる情報が用いられる。なお、以下の表における「サンプルコード」は、フィラーを識別するための識別情報である。
【００５２】
【表１】
2020163784.tif 000003
【００５３】
なお、スクリュー押出機によって樹脂組成物を製造する際には、上記表１に示されるタルク及びマイカの他、ガラス繊維、クレー、シリカ、アルミナ、カオリン、石英、及びグラファイト等を更に用いるようにしてもよい。
【００５４】
また、フィラーの形状は特に限定されず、鱗片状（層状）、柱状、板状、球状又は扁平状いずれの形状でもあってよい。
【００５５】
なお、上記表１に示されるフィラーのアスペクト比は、以下の測定方法によって特定したものである。
【００５６】
［粒子径D50L（レーザー回折散乱法により測定される平均粒子径）］
【００５７】
フィラー濃度が0.1質量％の水分散液を調製し、JIS  Z8825:2013に準拠してレーザー回折式粒子径分布測定装置（島津製作所社製、製品名「SALD−7000」）により粒子径分布（体積基準）を測定した。得られた粒子径分布において、累積体積が50％となる粒子径をD50Lとした。
【００５８】
［粒子径D50S（液相重力沈降法により測定される平均粒子径）］
【００５９】
フィラー濃度が0.1質量％の水分散液を調製し、ISO13317−3：2001に準拠してＸ線透過式沈降法粒度分布測定装置（マイクロメリティックスジャパン合同会社製、製品名「SediGraphIII5120」）により粒子径分布（体積基準）を測定した。得られた粒子径分布において、累積体積が50％となる粒子径をD50Sとした。
【００６０】
［アスペクト比］
【００６１】
フィラーのアスペクト比は上記D50L、D50Sを用いて以下の文献に記載されている式により算出した（Pabst, W., Berthold, Ch., Part. Part. Syst. Char., 24, 458-463 (2007)、Pabst, W., Berthold, Ch., Gregorova, E., J. Eur. Ceram. Soc., 27, 1759-1762 (2007)）。
【００６２】
生成部２０は、学習用データ記憶部１８に格納された複数の学習用データに基づいて、樹脂組成物を製造する製造条件情報Xから該樹脂組成物が製造されているときの温度情報Yを推測するための学習済みモデルを生成する。
【００６３】
本実施形態の生成部２０は、部分的最小二乗回帰（PLS : Partial Least Squares regression）によって、樹脂組成物の製造条件情報Xから該樹脂組成物が製造されているときの温度情報Yを推測するための学習済みモデル（以下、単に「学習済みのPLS」と称する。）を生成する。具体的には、部分的最小二乗回帰によって、温度情報の推測に適したパラメータが得られる。そして、生成部２０は、生成した学習済みのPLSを学習済みモデル記憶部２２へ格納する。本実施形態の学習済みのPLSは、部分的最小二乗回帰によって得られたパラメータとPLSによるモデル式との組み合わせである。
【００６４】
学習済みモデル記憶部２２には、生成部２０によって生成された学習済みのPLSが格納される。
【００６５】
推測部２４は、情報取得部１６によって取得された推測対象の製造条件情報を取得する。また、推測部２４は、学習済みモデル記憶部２２に格納された学習済みのPLSを読み出す。そして、推測部２４は、推測対象の製造条件情報を、学習済みのPLSへ入力して、推測対象の製造条件情報に対する温度情報を推測する。
【００６６】
具体的には、推測対象の製造条件情報が学習済みにPLSに入力されると、スクリュー押出機の箇所1,2,3,4の温度T1,T2,T3,T4が温度情報として出力される。
【００６７】
このように、スクリュー押出機によって樹脂組成物を製造する際の学習用の製造条件情報と学習用の温度情報とが対応付けられた学習用データを用意し、その学習用データを用いて学習済みのPLSを生成することにより、スクリュー押出機によって製造される樹脂組成物の製造条件情報から、スクリュー押出機によって製造されているときの樹脂組成物の温度情報を推測するためのモデルを得ることができる。
【００６８】
これにより、製造条件情報に応じたシミュレーションを行わずとも、樹脂組成物の製造条件情報から樹脂組成物が製造されているときの温度情報を精度良く推測することができる。このため、製造条件情報（例えば、スクリュー構成に関する情報）に応じたシミュレーションを実行するためのプログラムを新たに作成しなくとも、樹脂組成物の製造条件情報から樹脂組成物が製造されているときの温度情報を精度良く推測することができる。
【００６９】
表示装置３０は、推測部２４によって推測された温度情報を結果として表示する。
【００７０】
＜温度情報推測装置の作用＞
【００７１】
次に、温度情報推測装置１４の作用を説明する。学習用の製造条件情報と学習用の温度情報との組み合わせを表す学習用データの各々が温度情報推測装置１４へ入力されると、情報取得部１６は、学習用データを学習用データ記憶部１８へ格納する。そして、温度情報推測装置１４は、学習処理の指示信号を受け付けると、図６に示される学習処理ルーチンを実行する。
【００７２】
＜学習処理ルーチン＞
【００７３】
ステップＳ１００において、生成部２０は、学習用データ記憶部１８に格納された学習用データ各々を取得する。
【００７４】
ステップＳ１０２において、生成部２０は、上記ステップＳ１００で取得された学習用データの各々に基づいて、製造条件情報から温度情報を推測するためのPLSモデルを生成する。そして、生成部２０は、学習済みのPLSを取得する。
【００７５】
ステップＳ１０４において、生成部２０は、上記ステップＳ１０２で生成された学習済みのPLSを、学習済みモデル記憶部２２に格納して学習処理ルーチンを終了する。
【００７６】
次に、温度情報推測装置１４は、推測対象の製造条件情報の入力を受け付けると、図７に示される温度情報推測処理ルーチンを実行する。
【００７７】
＜温度情報推測処理ルーチン＞
【００７８】
ステップＳ２００において、情報取得部１６は、推測対象の製造条件情報を取得する。
【００７９】
ステップＳ２０２において、推測部２４は、学習済みモデル記憶部２２に格納された学習済みのPLSを読み出す。
【００８０】
ステップＳ２０４において、推測部２４は、上記ステップＳ２００で取得された、推測対象の製造条件情報を、上記ステップＳ２０２で読み出された学習済みのPLSへ入力して、温度情報を推測する。
【００８１】
ステップＳ２０６において、推測部２４は、上記ステップＳ２０４で推測された、樹脂組成物の温度情報を結果として出力する。
【００８２】
以上説明したように、第１実施形態に係る温度情報推測装置１４は、スクリューを備えたスクリュー押出機を用いて熱可塑性樹脂から樹脂組成物を製造する製造条件情報を、スクリューを備えたスクリュー押出機を用いて熱可塑性樹脂から樹脂組成物を製造する製造条件情報から、該樹脂組成物が製造されているときの温度情報を推測するための学習済みモデルへ入力して、入力された製造条件情報に対応する樹脂組成物の温度情報を推測する。これにより、スクリュー押出機によって製造される樹脂組成物の製造条件情報から樹脂組成物が製造されているときの温度情報を精度良く推測することができる。また、製造条件情報に応じたシミュレーションを行わずとも、樹脂組成物の製造条件情報から樹脂組成物が製造されているときの温度情報を精度良く推測することができる。
【００８３】
また、第１実施形態に係る温度情報推測装置１４は、スクリューを備えたスクリュー押出機を用いて熱可塑性樹脂から製造される学習用の樹脂組成物の製造条件情報と該学習用の樹脂組成物が製造されているときの温度情報との組み合わせを表す学習用データに基づいて、スクリューを備えたスクリュー押出機を用いて熱可塑性樹脂から製造される樹脂組成物の製造条件情報から該樹脂組成物が製造されているときの温度情報を推測するための学習済みモデルを生成する。これにより、スクリューを備えたスクリュー押出機によって製造される樹脂組成物の製造条件情報から該樹脂組成物が製造されているときの温度情報を推測するための学習済みモデルを得ることができる。
【００８４】
［第２実施形態］
【００８５】
次に、第２実施形態について説明する。第２実施形態の温度情報推測システムは、目標とする温度情報との間の差異が小さい製造条件情報を出力する点が、第１実施形態と異なる。
【００８６】
＜第２実施形態に係る温度情報推測システムのシステム構成＞
【００８７】
図８に、第２実施形態に係る温度情報推測システム２１０の構成の一例を示す。第２実施形態の温度情報推測システム２１０は、機能的には、図８に示されるように、入力装置１２、温度情報推測装置２１４、及び表示装置３０を含んだ構成で表すことができる。
【００８８】
温度情報推測装置２１４は、図８に示されるように、第１実施形態の温度情報推測装置１４に加えて、製造条件選択部２２６を更に備える。
【００８９】
第２実施形態の推測部２４は、スクリュー押出機によって製造されているときの樹脂組成物の温度情報を推測する際に、複数の製造条件情報の各々に対して、樹脂組成物の温度情報を推測する。
【００９０】
製造条件選択部２２６は、推測部２４によって推測された複数の製造条件情報の各々に対する温度情報のうち、目標とする温度情報との差異が予め設定された閾値よりも小さい温度情報に対応する製造条件情報を出力する。目標とする温度情報は、ユーザによって予め設定される。
【００９１】
例えば、製造条件選択部２２６は、スクリュー押出機におけるある箇所1,2,3,4の目標とする温度情報がTG1,TG2,TG3,TG4であり、推測部２４によって推測された温度情報をT1,T2,T3,T4とすると、｜TG1-T1｜+｜TG2-T2｜+｜TG3-T3｜+｜TG4-T4｜が予め設定された閾値よりも小さくなるような温度情報に対応する製造条件情報を出力する。これにより、ユーザによって設定された目標の温度情報が実現されるような製造条件情報が得られる。更に、そのような製造条件情報には、スクリュー押出機のスクリュー構成に関する情報も含まれているため、どのようなスクリュー構成を用いれば、所望の温度状態が実現されるのかを得ることができる。
【００９２】
以上説明したように、第２実施形態に係る温度情報推測装置２１４は、製造対象の樹脂組成物の温度情報を推測する際に、複数の製造条件情報の各々に対しての樹脂組成物の温度情報を推測し、複数の製造条件情報の各々に対する温度情報のうち、目標とする温度情報との差異が予め設定された閾値よりも小さい温度情報に対応する前記製造条件情報を出力する。これにより、目標の温度情報が実現されるような製造条件情報が得られる。
【実施例】
【００９３】
次に、各実施例を示す。４つの実施例について以下説明する。
【００９４】
［実施例１］
【００９５】
図９に、実施例１の結果を示す。図９に示される結果のうち、点線は本実施形態の学習済みのPLSによって推測された温度情報を表し、実線は実測値を表す。図９に示される結果は、スクリュー構成を表す情報「Screw」が「CACCBE」であり、フィラー構成を表す情報「Filler」が「Filler1/Filler9/Filler10=23/3/4[w％]」であり、スクリュー押出機の吐出量を表す情報「Q」が「20」であり、スクリューの回転数を表す情報「Ns」が「400」であったときの、スクリュー押出機の各箇所1〜4の温度情報の推測値及び実測値である。
【００９６】
［実施例２］
【００９７】
図１０に、実施例２の結果を示す。図１０に示される結果は、スクリュー構成を表す情報「Screw」が「CACCBE」であり、フィラー構成を表す情報「Filler」が「Filler1/Filler9/Filler10=22/4/4[w％]」であり、スクリュー押出機の吐出量を表す情報「Q」が「25」であり、スクリューの回転数を表す情報「Ns」が「300」であったときの、スクリュー押出機の各箇所1〜4の温度情報の推測値及び実測値である。
【００９８】
［実施例３］
【００９９】
図１１に、実施例３の結果を示す。図１１に示される結果は、スクリュー構成を表す情報「Screw」が「AACCBE」であり、フィラー構成を表す情報「Filler」が「Filler1/Filler9/Filler10=24/3/3[w％]」であり、スクリュー押出機の吐出量を表す情報「Q」が「25」であり、スクリューの回転数を表す情報「Ns」が「200」であったときの、スクリュー押出機の各箇所1〜4の温度情報の推測値及び実測値である。
【０１００】
［実施例４］
【０１０１】
図１２に、実施例４の結果を示す。図１２に示される結果は、スクリュー構成を表す情報「Screw」が「AACCBE」であり、フィラー構成を表す情報「Filler」が「Filler1/Filler9/Filler10=24/3/4 w％」であり、スクリュー押出機の吐出量を表す情報「Q」が「20」であり、スクリューの回転数を表す情報「Ns」が「400」であったときの、スクリュー押出機の各箇所1〜4の温度情報の推測値及び実測値である。
【０１０２】
次に、図１３に、実施例１〜４における、実測値と予測値との間の乖離を評価した図を示す。図１３（a）は実施例１に対応し、図１３（ｂ）は実施例２に対応し、図１３（ｃ）は実施例３に対応し、図１３（ｄ）は実施例４に対応する。
【０１０３】
次に、以下の表２に、上記の結果を纏めたものを示す。
【０１０４】
【表２】
2020163784.tif 000004
【０１０５】
表２に示されるように、何れの実施例においても、実測値と予測値との間の相関係数は０．９以上となっており、スクリュー押出機による樹脂組成物の製造条件情報から樹脂組成物を製造しているときの温度情報が精度良く推定されていることがわかる。
【０１０６】
なお、本発明は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内で様々な変形や応用が可能である。
【０１０７】
例えば、上記実施形態では、部分的最小二乗回帰によるモデルを用いて、樹脂組成物の製造条件情報から樹脂組成物の温度情報を推測する場合を例に説明したが、これに限定されるものではない。スクリュー押出機による樹脂組成物の製造条件情報から樹脂組成物が製造されているときの温度情報を推測するような学習済みモデルであれば、どのようなモデルであってもよい。例えば、サポートベクターマシーンモデル、ランダムフォレストによるモデル、ガウス過程によるモデル、又はニューラルネットワークモデルを用いて、スクリュー押出機によって製造される樹脂組成物の製造条件情報から樹脂組成物の温度情報を推測するようにしてもよい。
【０１０８】
なお、スクリュー押出機が備えるスクリューは原理的には１個であってもよく、学習用データを収集する際に用いられる温度計の設置場所としてはスクリューの設置箇所に１以上の温度計が任意に設置される。また、例えば、スクリュー押出機に４個のスクリューが設置される場合には、温度計は１個であってもよいが、樹脂が流れる方向から先端を上流側、樹脂が押し出し機から出てくる方向を下流側とした場合、上流側に温度計を設置したほうがより良く、複数個温度計が設置されている方が好ましい。
【０１０９】
また、スクリュー押出機によって製造される樹脂組成物は、本発明の効果を損なわない範囲で、その他の成分をさらに含有してもよい。その他の成分の例には、酸化防止剤（フェノール類、アミン類、イオウ類及びリン類等）、光安定剤（ベンゾトリアゾール類、トリアジン類、ベンゾフェノン類、ベンゾエート類、ヒンダードアミン類及びオギザニリド類等）、他の重合体（ポリオレフィン類、エチレン・プロピレン共重合体、エチレン・１−ブテン共重合体等のオレフィン共重合体、プロピレン・１−ブテン共重合体等のオレフィン共重合体、ポリスチレン、ポリアミド、ポリカーボネート、ポリアセタール、ポリスルフォン、ポリフェニレンオキシド、フッ素樹脂、シリコーン樹脂及びＬＣＰ等）、難燃剤（臭素系、塩素系、リン系、アンチモン系および無機系等）、離型剤、流動性改良剤、蛍光増白剤、可塑剤、増粘剤、帯電防止剤、顔料、結晶核剤等が含まれる。
【０１１０】
また、本願明細書中において、プログラムが予めインストールされている実施形態として説明したが、当該プログラムを、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して提供することも可能である。
【符号の説明】
【０１１１】
１０，２１０  温度情報推測システム
１２   入力装置
１４，２１４  温度情報推測装置
１６   情報取得部
１８   学習用データ記憶部
２０   生成部
２２   学習済みモデル記憶部
２４   推測部
３０   表示装置
５０   コンピュータ
２２６ 製造条件選択部
【図１】
2020163784.tif 000005
【図２】
2020163784.tif 000006
【図３】
2020163784.tif 000007
【図４】
2020163784.tif 000008
【図５】
2020163784.tif 000009
【図６】
2020163784.tif 000010
【図７】
2020163784.tif 000011
【図８】
2020163784.tif 000012
【図９】
2020163784.tif 000013
【図１０】
2020163784.tif 000014
【図１１】
2020163784.tif 000015
【図１２】
2020163784.tif 000016
【図１３】
2020163784.tif 000017