(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の物性情報を推測することができる物性情報推測方法、物性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】物性情報推測装置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の物性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物性情報を推測する。【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、該樹脂組成物の物性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物性情報を推測する、
処理をコンピュータが実行する物性情報推測方法。
【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、前記樹脂組成物に添加される添加剤に関する情報、前記スクリュー押出機の吐出量情報、前記スクリュー押出機のスクリュー回転数情報、及び前記樹脂組成物が製造されているときの温度情報の少なくとも１つを含む、
請求項１に記載の物性情報推測方法。
【請求項３】
前記学習済みモデルは、
スクリュー押出機による樹脂組成物の製造条件情報である、前記スクリュー押出機のスクリュ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第１の学習済みモデルと、
前記第１の学習済みモデルから出力された前記温度情報と、スクリュー押出機による樹脂組成物の製造条件情報である、前記スクリュー押出機のスクリュ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つとから、前記樹脂組成物の物性情報を推測する第２の学習済みモデルと、を含む、
請求項１に記載の物性情報推測方法。
【請求項４】
前記樹脂組成物に添加される添加剤に関する情報は、フィラーに関する情報である、
請求項２又は請求項３に記載の物性情報推測方法。
【請求項５】
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、前記樹脂組成物に添加される添加剤に関する情報、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であり、
前記スクリュー押出機のスクリュー構成に関する情報、前記樹脂組成物に添加される添加剤に関する情報、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が異なる複数の前記製造条件情報を生成し、
複数生成された前記製造条件情報の各々を、前記学習済みモデルへ入力し、複数の前記製造条件情報の各々に対応する前記物性情報を推測する、
請求項１に記載の物性情報推測方法。
【請求項６】
前記物性情報は、前記樹脂組成物の曲げ弾性率、引張強度、引張伸び、曲げ強度、アイゾッド衝撃強さ、シャルピー衝撃強さ、及び圧縮降伏応力の何れか１つを含む、
請求項１〜請求項４のいずれか１項に記載の物性情報推測方法。
【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６のいずれか１項に記載の物性情報推測方法。
【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の物性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、該樹脂組成物の物性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物性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、該樹脂組成物の物性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物性情報を推測する推測部
を備える物性情報推測装置。
【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の物性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、該樹脂組成物の物性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
を備える物性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、該樹脂組成物の物性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物性情報を推測する、
処理をコンピュータに実行させるための物性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の物性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、該樹脂組成物の物性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物性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、物性情報推測方法、物性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】
ところで、スクリュー押出機によって熱可塑性樹脂から樹脂組成物を製造する場合、当該樹脂組成物を製造する際の製造条件に応じて、樹脂組成物の完成品の物性は異なるものとなる。このため、どのような製造条件を設定すれば所望の物性を有する樹脂組成物が得られるのか、といった情報を得ることが望まれている。
【０００６】
しかし、上記特許文献１及び上記特許文献２には、スクリュー押出機によって熱可塑性樹脂から樹脂組成物を製造する場合に、樹脂組成物の物性情報を推測することについては開示されていない。このため、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、スクリュー押出機によって樹脂組成物を製造する際の樹脂組成物の物性情報を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の物性情報を推測することができる物性情報推測方法、物性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】
本開示の物性情報推測方法は、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、該樹脂組成物の物性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物性情報を推測する、処理をコンピュータが実行する物性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、前記樹脂組成物に添加される添加剤に関する情報、前記スクリュー押出機の吐出量情報、前記スクリュー押出機のスクリュー回転数情報、及び前記樹脂組成物が製造されているときの温度情報の少なくとも１つを含むようにすることができる。
【００１０】
また、本開示の前記学習済みモデルは、スクリュー押出機による樹脂組成物の製造条件情報である、前記スクリュー押出機のスクリュ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第１の学習済みモデルと、前記第１の学習済みモデルから出力された前記温度情報と、スクリュー押出機による樹脂組成物の製造条件情報である、前記スクリュー押出機のスクリュ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つとから、前記樹脂組成物の物性情報を推測する第２の学習済みモデルと、を含むようにすることができる。
【００１１】
また、本開示の前記樹脂組成物に添加される添加剤に関する情報は、フィラーに関する情報であるようにすることができる。
【００１２】
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、前記樹脂組成物に添加される添加剤に関する情報、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であり、前記スクリュー押出機のスクリュー構成に関する情報、前記樹脂組成物に添加される添加剤に関する情報、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が異なる複数の前記製造条件情報を生成し、複数生成された前記製造条件情報の各々を、前記学習済みモデルへ入力し、複数の前記製造条件情報の各々に対応する前記物性情報を推測するようにすることができる。
【００１３】
また、本開示の前記物性情報は、前記樹脂組成物の曲げ弾性率、引張強度、引張伸び、曲げ強度、アイゾッド衝撃強さ、シャルピー衝撃強さ、及び圧縮降伏応力の何れか１つを含む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】
本開示の物性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の物性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、該樹脂組成物の物性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物性情報推測モデル生成方法である。
【００１６】
本開示の物性情報推測装置は、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、該樹脂組成物の物性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物性情報を推測する推測部を備える物性情報推測装置である。
【００１７】
本開示の物性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の物性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、該樹脂組成物の物性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物性情報推測モデル生成装置である。
【００１８】
本開示の物性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、該樹脂組成物の物性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物性情報を推測する、処理をコンピュータに実行させるための物性情報推測プログラムである。
【００１９】
本開示の物性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の物性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、該樹脂組成物の物性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物性情報推測モデル生成プログラムである。
【発明の効果】
【００２０】
本開示の物性情報推測方法、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の物性情報を推測することができる、という効果を得られる。
【００２１】
本開示の物性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の物性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、という効果を得られる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】本実施形態の物性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】物性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】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５】物性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６】物性情報推測装置によって実行される物性情報推測処理ルーチンの一例を示す図である。
【図７】第２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８】実施例１及び実施例２の結果を示す図である。
【図９】実施例３及び実施例４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実施形態に係る物性情報推測システムのシステム構成＞
【００２６】
図１に、第１実施形態に係る物性情報推測システム１０の構成の一例を示す。第１実施形態の物性情報推測システム１０は、機能的には、図１に示されるように、入力装置１２、物性情報推測装置１４、及び表示装置３０を含んだ構成で表すことができる。本実施形態の物性情報推測システム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物性情報を推測する。
【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】
物性情報推測装置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、物性情報推測装置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】
この物性情報推測装置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、物性情報推測装置１４から出力された情報が表示される。
【００３３】
本実施形態の物性情報推測装置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の物性情報を推測する。
【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】
スクリュー押出機としては単軸押出機、二軸押出機、多軸押出機などが使用できる。二軸押出機であれば、スクリューの回転方向及び組み合わせは、同方向回転式／異方向回転式、噛み合い式／非噛み合い式のいずれでも使用できる。スクリュー押出機の大きさ、すなわち、スクリュー径と長さは、処理したい量によって適宜選定すれば良い。
【００３６】
スクリューとは、せん断作用によって材料を混練することのできるスクリューを指す。混練能力を有するスクリューエレメントとしては、例えば、正方向のニーディングディスク、正方向のミキシングスクリュー、正方向のロータースクリュー、逆方向のニーディングディスク、ニュートラルのニーディングディスク、逆方向のミキシングスクリュー又は逆方向のロータースクリューが挙げられる。
【００３７】
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。
【００３８】
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樹脂組成物の物性は異なるものとなる。
【００３９】
また、樹脂組成物が製造されているときの樹脂組成物の温度に応じて、樹脂組成物の物性は異なるものとなる。例えば、図３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は異なる。
【００４０】
そこで、本実施形態の物性情報推測装置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、該樹脂組成物の物性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、本実施形態の物性情報推測装置１４は、その学習済みモデルを用いて樹脂組成物の物性情報を推測する。
【００４１】
以下、具体的に説明する。
【００４２】
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の物性情報と、の組み合わせを表すデータである。
【００４３】
学習用の樹脂組成物の製造条件情報には、スクリュー押出機のスクリュー構成に関する情報、樹脂組成物に添加される添加剤に関する情報、スクリュー押出機の吐出量情報、スクリュー押出機のスクリュー回転数情報、及び樹脂組成物が製造されているときの温度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X1,j(j=1〜整数、スクリューの形状及び角度）によって表現される。
【００４４】
また、入力装置１２は、物性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、スクリュー押出機のスクリュー構成に関する情報、樹脂組成物に添加される添加剤に関する情報、スクリュー押出機の吐出量情報、スクリュー押出機のスクリュー回転数情報、及び樹脂組成物が製造されているときの温度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る。
【００４５】
また、本実施形態の樹脂組成物に添加される添加剤に関する情報は、フィラーに関する情報である場合を例に説明する。なお、推測対象の製造条件情報のうちの温度情報は、実測値である。
【００４６】
物性情報推測装置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。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。
【００４７】
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４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４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４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」であり、スクリュー押出機のある箇所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」であった場合に、生成された樹脂組成物の物性情報の一例である曲げ弾性率が「EEE1」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。
【００４８】
なお、図４には物性情報が曲げ弾性率である場合が示されているが、樹脂組成物の物性情報は、引張強度（MPa）、引張伸び（％）、曲げ強度（MPa）、曲げ弾性率（％）、アイゾッド衝撃強さ(KJ/m2)、シャルピー衝撃強さ(KJ/m2)、及び圧縮降伏応力（MPa）の何れであってもよい。
【００４９】
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。
【００５０】
【表１】
2020163783.tif 000003
【００５１】
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。
【００５２】
また、フィラーは無機フィラーであってもよい。無機フィラーとしては、例えば、マイカ、タルク、シリカ、アルミナ、水酸化マグネシウム、硫酸バリウム、炭酸カルシウム、酸化チタン、酸化亜鉛、三酸化アンチモン、酸化マグネシウム、カオリナイト、塩基炭酸マグネシウム、セリサイト、モンモロリナイト、カオリナイト、ベントナイト等の無機化合物が挙げられる。
【００５３】
フィラーの形状は特に限定されず、どのような形状でもあってよい。フィラーの形状としては、例えば、柱状のフィラー、板状のフィラー、球状又は扁平状のフィラー、粒子形状のフィラー、繊維形状のフィラー、及び鱗片形状（層状）のフィラー等が挙げられる。粒子形状のフィラーとしては、ガラス（例えばガラスビーズ）、炭酸カルシウム、シリカ、炭酸マグネシウム、酸化マグネシウム、アルミナ、硫酸バリウム、カーボンブラック、黒鉛、フェライト、水酸化アルミニウム、水酸化マグネシウム、酸化アンチモン、酸化チタン、酸化亜鉛等が挙げられる。板状形状のフィラーとしては、タルク、カオリン、マイカ、モンモリロナイト等が挙げられる。繊維形状のフィラーとしては、ガラス（例えばガラスファイバー）、炭素繊維、金属繊維、ウォラストナイト、チタン酸カルシウム、ゾノトライト、塩基性硫酸マグネシウム等が挙げられる。鱗片状のフィラーとしては、例えば、タルク、マイカ、カオリン等が挙げられる。
【００５４】
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。
【００５５】
［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）］
【００５６】
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。
【００５７】
［粒子径D50S（液相重力沈降法により測定される平均粒子径）］
【００５８】
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。
【００５９】
［アスペクト比］
【００６０】
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)）。
【００６１】
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から該樹脂組成物の物性情報Yを推測するための学習済みモデルを生成する。
【００６２】
本実施形態の生成部２０は、非線形モデリングの一種であるガウス過程（例えば、参考文献（C.E. Rasmussen, C.K.I. Williams, "Gaussean Process for Machine Learning", The MIT Press, Cambridge, MA, USA, (2006)）を参照。）によって、スクリュー押出機による製造条件情報Xから樹脂組成物の物性情報Yを推測するための学習済みモデル（以下、単に「学習済みのガウス過程モデル」と称する。）を生成する。具体的には、ガウス過程によって、物性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ガウス過程モデル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ガウス過程モデルは、ガウス過程によって得られたパラメータとガウス過程によるモデル式との組み合わせである。
【００６３】
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ガウス過程モデルが格納される。
【００６４】
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。そして、推測部２４は、推測対象の製造条件情報に基づいて、スクリュー構成に関する情報、フィラーに関する情報、スクリュー押出機の吐出量情報、スクリュー押出機のスクリュー回転数情報、及び温度情報が異なる複数の製造条件情報を生成する。例えば、推測部２４は、100万件のサンプルを製造条件情報として生成する。
【００６５】
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ガウス過程モデルを読み出す。そして、推測部２４は、複数生成された製造条件情報の各々を、学習済みのガウス過程モデルへ入力し、複数の製造条件情報の各々に対応する樹脂組成物の物性情報を推測する。
【００６６】
具体的には、推測対象の製造条件情報が学習済みのガウス過程モデルに入力されると、入力された製造条件情報に対応する製造条件下で製造される樹脂組成物の物性情報が出力される。より詳細には、学習済みのガウス過程モデルによって、複数の製造条件情報の各々に対する推測値の分布（例えば、推測値の平均、標準偏差、及び到達確率等）が得られる。
【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物性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ガウス過程モデル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る樹脂組成物の物性情報を推測するためのモデルを得ることができる。
【００６８】
また、推測対象の製造条件情報から複数の異なる製造条件情報を生成し、それら複数の製造条件情報に対する樹脂組成物の物性情報を学習済みのガウス過程モデルを用いて推測することにより、推測値の凡その分布を得ることができる。これにより、どのような製造条件下であれば、どのような物性の樹脂組成物が製造されるのかを予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物性情報を結果として表示する。
【００７０】
＜物性情報推測装置の作用＞
【００７１】
次に、物性情報推測装置１４の作用を説明する。学習用の製造条件情報と学習用の物性情報との組み合わせを表す学習用データの各々が物性情報推測装置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、物性情報推測装置１４は、学習処理の指示信号を受け付けると、図５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、製造条件情報から物性情報を推測するためのガウス過程モデルを生成する。そして、生成部２０は、学習済みのガウス過程モデルを取得する。
【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ガウス過程モデルを、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、物性情報推測装置１４は、推測対象の製造条件情報の入力を受け付けると、図６に示される物性情報推測処理ルーチンを実行する。
【００７７】
＜物性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、上記ステップＳ２００で取得された推測対象の製造条件情報に基づいて、スクリュー構成に関する情報、フィラーに関する情報、スクリュー押出機の吐出量情報、スクリュー押出機のスクリュー回転数情報、及び温度情報が異なる複数の製造条件情報を生成する。
【００８０】
ステップＳ２０４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ガウス過程モデルを読み出す。
【００８１】
ステップＳ２０６において、推測部２４は、上記ステップＳ２０２で生成された複数の製造条件情報を、上記ステップＳ２０４で読み出された学習済みのガウス過程モデルへ入力して、物性情報を推測する。
【００８２】
ステップＳ２０８において、推測部２４は、上記ステップＳ２０６で推測された、樹脂組成物の物性情報を結果として出力する。
【００８３】
以上説明したように、第１実施形態に係る物性情報推測装置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、該樹脂組成物の物性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物性情報を推測する。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の物性情報を推測することができる。
【００８４】
また、第１実施形態に係る物性情報推測装置１４によれば、推測対象の製造条件情報から複数の異なる製造条件情報を生成し、それら複数の製造条件情報に対する樹脂組成物の物性情報を学習済みのガウス過程モデルを用いて推測することにより、推測値の凡その分布を得ることができる。これにより、どのような製造条件下であれば、どのような物性の樹脂組成物が製造されるのかを予測することができる。
【００８５】
また、第１実施形態に係る物性情報推測装置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の物性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の物性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の物性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。
【００８６】
なお、第１実施形態に係る物性情報推測装置１４は、非線形モデリングの一種であるガウス過程をモデルとして用い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。例えば、樹脂組成物の製造条件情報から該樹脂組成物の物性情報を推測するためのモデルとしては、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（例えば、参考文献（D.S. Palmer, N.M. O'Boyle, R.C. Glen, J.B.O. Mitchell, "Random Forest Models To Predict Aqueous Solubility", J. Chem. Inf. Model. 47 (2007) p.150-158.）を参照。）、又はニューラルネットワークモデル等であってもよい。
【００８７】
［第２実施形態］
【００８８】
次に、第２実施形態について説明する。第２実施形態の物性情報推測システムは、樹脂組成物が製造されているときの温度情報を推測した後、推測された当該温度情報、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から該樹脂組成物の物性情報を推測する点が、第１実施形態と異なる。
【００８９】
なお、第２実施形態に係る物性情報推測システムの構成は、第１実施形態と同様の構成となるため、同一符号を付して説明を省略する。
【００９０】
第２実施形態の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更に格納される。
【００９１】
図７に、第２実施形態の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。第２実施形態の学習用データ記憶部１８には、第１実施形態の学習用データに加えて、更に、図７に示されるような学習用データが格納される。例えば、図７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、スクリュー押出機のある箇所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。図７に示されるような、学習用の樹脂組成物の製造条件情報と、その製造条件下での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が対応付けられた学習用データに基づいて、後述する第１の学習済みモデルが生成される。
【００９２】
第１実施形態においては、樹脂組成物を製造する製造条件情報から該樹脂組成物の物性情報を推測するための学習済みのガウス過程モデルが生成され、その学習済みのガウス過程モデルへ推測対象の製造条件情報が入力されると、入力された推測対象の製造条件情報の製造条件下で製造される樹脂組成物の物性情報が出力された。なお、第１実施形態において、この場合の製造条件情報のうちの温度情報は実測値であった。
【００９３】
これに対し、第２実施形態の物性情報推測装置は、まず、第１の学習済みモデルを用いて、温度情報を推測する。この第１の学習済みモデルは、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モデルである。
【００９４】
そして、第２実施形態の物性情報推測装置は、第２の学習済みモデルである第１実施形態の学習済みのガウス過程モデルを用いて、第１の学習済みモデルから出力された温度情報と、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とから樹脂組成物の物性情報を推測する。このモデルは、第１実施形態の学習済みのガウス過程モデルに相当する。
【００９５】
具体的には、まず、第２実施形態の生成部２０は、学習用データ記憶部１８に格納される学習用データに基づいて、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第１の学習済みモデルを生成する。
【００９６】
より詳細には、第２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である、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（以下、単に「学習済みのPLS」と称する。）を生成する。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。学習済みのPLSは、第１の学習済みモデルの一例である。
【００９７】
また、第２実施形態の生成部２０は、第１の実施形態と同様に、学習用データ記憶部１８に格納される学習用データに基づいて、温度情報、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から該樹脂組成物の物性情報を推測するための学習済みのガウス過程モデルを生成する。学習済みのガウス過程モデルは、第２の学習済みモデルの一例である。
【００９８】
そして、第２実施形態の学習済みモデル記憶部２２には、学習済みのPLSと学習済みのガウス過程モデルとが格納される。
【００９９】
第２実施形態の推測部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。なお、第２実施形態の推定対象の製造条件情報には、温度情報は含まれていない。
【０１００】
そして、推測部２４は、推測対象の製造条件情報に基づいて、スクリュー構成に関する情報、フィラーに関する情報、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異なる複数の製造条件情報を生成する。例えば、推測部２４は、100万件のサンプルを製造条件情報として生成する。
【０１０１】
次に、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、生成された複数の製造条件情報を、学習済みのPLSへ入力して、複数の製造条件情報の各々に対応する温度情報の推測値を出力する。
【０１０２】
次に、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ガウス過程モデルを読み出す。そして、推測部２４は、学習済みのPLSから出力された温度情報の推測値と製造条件情報とを、学習済みのガウス過程モデルへ入力して、樹脂組成物の物性情報の推測値を得る。
【０１０３】
以上説明したように、第２実施形態に係る物性情報推測装置は、第１の学習済みモデルを用いて、スクリュー押出機による樹脂組成物の製造条件情報である、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。そして、第２実施形態に係る物性情報推測装置は、第２の学習済みモデルを用いて、第１の学習済みモデルから出力された温度情報と、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から樹脂組成物の物性情報を推測する。これにより、温度情報を実測しなくとも、推定対象の製造条件情報の条件下において製造される樹脂組成物の物性情報を推測することができる。
【０１０４】
なお、第２実施形態に係る物性情報推測装置は、線形モデリングの一種である部分的最小二乗回帰によって第１の学習済みモデルを生成し、非線形モデリングの一種であるガウス過程によって第２の学習済みモデルを生成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く、どのようなモデルであってもよい。
【実施例】
【０１０５】
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。
【０１０６】
［実施例１］
【０１０７】
図８の左側に、実施例１の結果を示す。図８に示されるプロット点は、学習済みのガウス過程モデル（スクリュー構成に関する情報、樹脂組成物に添加される添加剤に関する情報、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を製造条件情報として用いた場合）によって推測された物性の予測値Ｙ’と、実測値Ｙとの関係を表すプロット点である。
【０１０８】
［実施例２］
【０１０９】
図８の右側に、実施例２の結果を示す。図８に示されるプロット点は、学習済みのランダムフォレストによるモデル（スクリュー構成に関する情報、樹脂組成物に添加される添加剤に関する情報、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を製造条件情報として用いた場合）によって推測された物性の予測値Ｙ’と、実測値Ｙとの関係を表すプロット点である。
【０１１０】
［実施例３］
【０１１１】
図９の左側に、実施例３の結果を示す。図９に示されるプロット点は、学習済みのガウス過程モデル（樹脂組成物が製造されているときの温度情報、スクリュー構成に関する情報、樹脂組成物に添加される添加剤に関する情報、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を製造条件情報として用いた場合）によって推測された物性の予測値Ｙ’と、実測値Ｙとの関係を表すプロット点である。なお、この場合の温度情報は、第２実施形態の学習済みのPLSによって予測されたものを用いた。
【０１１２】
［実施例４］
【０１１３】
図９の右側に、実施例４の結果を示す。図９に示されるプロット点は、学習済みのランダムフォレストによるモデル（樹脂組成物が製造されているときの温度情報、スクリュー構成に関する情報、樹脂組成物に添加される添加剤に関する情報、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を製造条件情報として用いた場合）によって推測された物性の予測値Ｙ’と、実測値Ｙとの関係を表すプロット点である。なお、この場合の温度情報は、第２実施形態の学習済みのPLSによって予測されたものを用いた。
【０１１４】
次に、以下の表２に、上記の結果を纏めたものを示す。
【０１１５】
【表２】
2020163783.tif 000004
【０１１６】
表２に示される「予測値Y'」と「実測値Y」とは、ある製造条件情報に対する予測値と実測値を表す。表２に示されるように、何れの実施例においても、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の物性情報が精度良く推定されていることがわかる。
【０１１７】
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。
【０１１８】
例えば、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個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。
【０１１９】
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。
【０１２０】
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】
【０１２１】
１０   物性情報推測システム
１２   入力装置
１４   物性情報推測装置
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
【図１】
2020163783.tif 000005
【図２】
2020163783.tif 000006
【図３】
2020163783.tif 000007
【図４】
2020163783.tif 000008
【図５】
2020163783.tif 000009
【図６】
2020163783.tif 000010
【図７】
2020163783.tif 000011
【図８】
2020163783.tif 000012
【図９】
2020163783.tif 000013