(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
化学物質を部分構造ごとのフラグメントに分解し、重回帰解析により溶解パラメータを予測する式を決定し、その式を用いて化学物質の溶解パラメータを算出して、化学物質の溶解パラメータを予測する方法であって、
化学物質の溶解パラメータの予測式が、下記数式（１）であり、式中のΔＥｉ、ａおよびｂを重回帰解析により算出することを特徴とする化学物質の溶解パラメータ予測方法。
δ ＝［（ΣｍｉΔＥｉ＋ａ）／Ｖmol  ＋ｂ］１／２          （１）
式中、δは溶解パラメータを表し、ｍｉは化学物質の部分構造ごとのフラグメントｉの個数を表し、ΔＥｉは化学物質の部分構造ごとのフラグメントｉの気化エネルギーに関する加成的な寄与に対応するパラメータを表し、Ｖmolは化学物質のモル体積を表し、ａおよびｂは定数を表す。
【請求項２】
化学物質を部分構造ごとのフラグメントに分解し、重回帰解析により溶解パラメータを予測する式を決定し、その式を用いて化学物質の溶解パラメータを算出する方法であって、
化学物質の溶解パラメータの予測式が、下記数式（２）であり、式中のΔＥｉを重回帰解析により算出することを特徴とする化学物質の溶解パラメータ予測方法。
δ ＝（ΣｍｉΔＥｉ／Ｖmol  ）１／２          （２）
式中、δは溶解パラメータを表し、ｍｉは化学物質の部分構造ごとのフラグメントｉの個数を表し、ΔＥｉは化学物質の部分構造ごとのフラグメントｉの気化エネルギーに関する加成的な寄与に対応するパラメータを表し、Ｖmolは化学物質のモル体積を表す。
【請求項３】
請求項１の式（１）又は請求項２の式（２）のＶmol  を、下記数式（３）を用いて重回帰解析により算出することを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の化学物質の溶解パラメータ予測方法。
Ｖmol  ＝ ΣｍｉＶｉ          （３）
式中、ｍｉは、前記式（１）又は前記式（２）に示されるｍｉと同一であり、Ｖｉは化学物質の部分構造ごとのフラグメントｉのモル体積に関する加成的な寄与に対応するパラメータを表す。
【請求項４】
化学物質を部分構造ごとに分解したフラグメントに含まれる炭素原子の数が１以下であるようにフラグメントを分解することを特徴とする請求項１から請求項３のいずれかに記載の化学物質の溶解パラメータ予測方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、化学物質の溶解パラメータを予測する方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
溶解パラメータ（δ）は、ヒルデブラントが液体の凝集エネルギー密度として定義した溶解のしやすさを評価する指標であり、単位体積あたりの蒸発エネルギーの平方根から計算される（非特許文献１）。
δ＝（ΔＥｖ／Ｖ）１／２
＝（ΔＨｖ／Ｖ−ＲＴ／Ｖ）１／２
（式中、Ｖは分子量／密度すなわちモルあたりの体積を表し、ΔＥｖは気化エネルギーを表す。ΔＨｖは気化熱を表し、Ｒは気体定数を表し、Ｔは絶対温度を表す。）
【０００３】
溶解パラメータ（δ）は、経験上多くの化学物質相互の溶解度すなわち相溶性に関係しており、光学材料、塗料、反応溶媒、相溶化剤、コーティング剤、インク、トナー、分散溶媒、感熱記録材料などの設計指針として用いられている。
【０００４】
溶解パラメータは前記のように気化熱がわかればそれをもとに求めることができるが、一般に実験的に気化熱を測定することは困難である。また、樹脂などのように気化熱を測定することができない物質や、未知物質であるため気化熱を測定することができない物質は多い。このように多くの場合、溶解パラメータを実験を元に計算することは困難もしくは不可能である。このような場合、溶解パラメータは化合物の構造から予測するしかない。化合物の構造をもとに原子および官能基の寄与の総和を使用する溶解パラメータの予測については、スモール、ライネックおよびリン、クレベリンおよびホフタイザー、フェドーズ、らによりいくつかの方法が開発されてきた。
【０００５】
例えばフェドーズは、以下の数式（１０１）を提唱している（非特許文献２）。
δ＝（ΣΔＥｉ／ΣＶｉ）１／２          （１０１）
（式中、δは溶解パラメータを表し、ΔＥｉは気化エネルギーに関する加成的な原子および官能基の寄与を表し、Ｖｉはモル体積に関する加成的な原子および官能基の寄与を表す）
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】J.H.Hildebrand and R.L.Scott, “Solubility of Non-electrolytes”, 3rd.ed.(1964).Rheinhold, Dover, New York.
【非特許文献２】Fedors, R. F., Poly., Jet. Propul. Lab. Quart. Tech Rev., 3,45(1973).
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかし、上記非特許文献１に記載の方法では、単純な構造の鎖状化合物の予測性は良いが、ベンゼン環を置換基の数によって区別する必要がある、ハロゲン原子を同一の炭素原子に結合したハロゲン原子の数によって区別する必要がある、水酸基を隣接炭素原子に結合したものとそうでないものとを区別必要がある、環状化合物には補正が必要である、その補正をしても環状化合物の予測性特に複素環化合物の予測性がよくない、スルホン化合物（R1-SO2-R2）の予測ができない、などの問題があった。
【０００８】
本発明は、上記従来技術の問題点を解決し、従来の予測方法よりも精度の良い化学物質の溶解パラメータ予測方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記目的を達成するために、本発明者は鋭意検討を行った結果、化学物質を部分構造ごとのフラグメントに分解して、気化エネルギーに関する加成的な原子または官能基の寄与に対応するパラメータ、およびモル体積に関する加成的な原子または官能基の寄与対応するパラメータを、重回帰分析により算出すると、溶解パラメータの良好な予測式を構築できることを見出し、以下に示す本発明を完成した。
【００１０】
〔１〕化学物質を部分構造ごとのフラグメントに分解し、重回帰解析により溶解パラメータを予測する式を決定し、その式を用いて化学物質の溶解パラメータを算出して、化学物質の溶解パラメータを予測する方法であって、
化学物質の溶解パラメータの予測式が、下記数式（１）であり、式中のΔＥｉ、ａおよびｂを重回帰解析により算出することを特徴とする化学物質の溶解パラメータ予測方法。
δ ＝［（ΣｍｉΔＥｉ＋ａ）／Ｖmol  ＋ｂ］１／２          （１）
式中、δは溶解パラメータを表し、ｍｉは化学物質の部分構造ごとのフラグメントｉの個数を表し、ΔＥｉは化学物質の部分構造ごとのフラグメントｉの気化エネルギーに関する加成的な寄与に対応するパラメータを表し、Ｖmolは化学物質のモル体積を表し、ａおよびｂは定数を表す。
【００１１】
ここで、数式（１）は以下に示す数式（１´）のように書き換えることができる。
δ ＝［｛（ｍＡ×ΔＥＡ＋ｍＢ×ΔＥＢ＋ｍＣ×ΔＥＣ＋…）＋ａ｝
／Ｖmol  ＋ｂ］１／２          （１´）
式中、ｍＡは化学物質中のフラグメントＡの個数を表し、ΔＥＡはフラグメントＡの気化エネルギーに関する加成的な寄与に対応するパラメータを表し、ｍＢは化学物質中のフラグメントＢの個数を表し、ΔＥＢはフラグメントＢの気化エネルギーに関する加成的な寄与に対応するパラメータを表し、ｍＣは化学物質中のフラグメントＣの個数を表し、ΔＥＣはフラグメントＣの気化エネルギーに関する加成的な寄与に対応するパラメータを表し、…以下同様にフラグメントの数および気化エネルギーに関する加成的な寄与に対応するパラメータを表し、Ｖmolは化学物質のモル体積を表し、ａおよびｂは定数を表す。
【００１２】
〔２〕化学物質を部分構造ごとのフラグメントに分解し、重回帰解析により溶解パラメータを予測する式を決定し、その式を用いて化学物質の溶解パラメータを算出する方法であって、
化学物質の溶解パラメータの予測式が、下記数式（２）であり、式中のΔＥｉを重回帰解析により算出することを特徴とする化学物質の溶解パラメータ予測方法。
δ ＝（ΣｍｉΔＥｉ／Ｖmol  ）１／２          （２）
式中、δは溶解パラメータを表し、ｍｉは化学物質の部分構造ごとのフラグメントｉの個数を表し、ΔＥｉは化学物質の部分構造ごとのフラグメントｉの気化エネルギーに関する加成的な寄与に対応するパラメータを表し、Ｖmolは化学物質のモル体積を表す。
【００１３】
ここで、数式（２）は以下に示す数式（２´）のように書き換えることができる。
δ＝［（ｍＡ×ΔＥＡ＋ｍＢ×ΔＥＢ＋ｍＣ×ΔＥＣ＋…）
／Ｖmol  ］１／２            （２´）
式中、ｍＡは化学物質中のフラグメントＡの個数を表し、ΔＥＡはフラグメントＡの気化エネルギーに関する加成的な寄与に対応するパラメータを表し、ｍＢは化学物質中のフラグメントＢの個数を表し、ΔＥＢはフラグメントＢの気化エネルギーに関する加成的な寄与に対応するパラメータを表し、ｍＣは化学物質中のフラグメントＣの個数を表し、ΔＥＣはフラグメントＣの気化エネルギーに関する加成的な寄与に対応するパラメータを表し、…以下同様にフラグメントの数および気化エネルギーに関する加成的な寄与に対応するパラメータを表し、Ｖmolは化学物質のモル体積を表す。
【００１４】
〔３〕前記〔１〕の式（１）又は前記〔２〕の式（２）のＶmol  を、下記数式（３）を用いて重回帰解析により算出することを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の化学物質の溶解パラメータ予測方法。
Ｖmol  ＝ ΣｍｉＶｉ          （３）
式中、ｍｉは、前記式（１）又は前記式（２）に示されるｍｉと同一であり、Ｖｉは化学物質の部分構造ごとのフラグメントｉのモル体積に関する加成的な寄与に対応するパラメータを表す。
【００１５】
〔４〕化学物質を部分構造ごとに分解したフラグメントに含まれる炭素原子の数が１以下であるようにフラグメントを分解することを特徴とする前記〔１〕から〔３〕のいずれかに記載の化学物質の溶解パラメータ予測方法。
【発明の効果】
【００１６】
本発明により、溶解パラメータが求められていない既知および未知化学物質の溶解パラメータをより精度良く予測することが可能になった。特に実測が困難な化学物質、既知で合成が困難な化学物質、あるいはまだ分子設計段階で現物が得られていない新規物質の溶解パラメータを予測するのに有効である。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の実施携帯に係る溶解パラメータ予測方法が実行される溶解パラメータ計算装置を示す図である。
【図２】溶解パラメータ予測回帰式の作成方法の基本的な処理を示すフローチャートである。
【図３】未知化学物質の溶解パラメータを予測する基本的な処理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】
【００１８】
本発明によれば、化学物質の溶解パラメータは数式（１）により算出することが可能である。
δ ＝［（ΣｍｉΔＥｉ＋ａ）／Ｖmol＋ｂ］１／２          （１）
式中、δは溶解パラメータを表し、ｍｉは化学物質の部分構造ごとのフラグメントｉの個数を表し、ΔＥｉは化学物質の部分構造ごとのフラグメントｉの気化エネルギーに関する加成的な寄与に対応するパラメータを表し、Ｖmolは化学物質のモル体積を表し、ａおよびｂは定数を表す。
【００１９】
式（１）によって溶解パラメータ（δ）を算出するためには、あらかじめ複数の既知化学物質を選定し、それぞれの化学物質を部分構造ごとのフラグメントに分解し、そのフラグメントの種類（ｉ）とフラグメントの個数（ｍｉ）に関する情報、その化学物質のモル体積（Ｖmol）および化学物質の溶解パラメータ（δ）のデータを入手し、あらかじめ選定した複数の既知化学物質の前記データを用いて数式（４）で重回帰解析することにより、その化学物質を構成するラグメントｉの気化エネルギーに関する加成的な寄与に対応するパラメータ（ΔＥｉ）、定数ａおよび定数ｂの値を算出する。
δ２＝（ΣｍｉΔＥｉ＋ａ）／Ｖmol＋ｂ          （４）
【００２０】
また、本発明によれば、化学物質の溶解パラメータは数式（２）によっても算出することが可能である。
δ ＝（ΣｍｉΔＥｉ／Ｖmol）１／２          （２）
式中、δは溶解パラメータを表し、ｍｉは化学物質の部分構造ごとのフラグメントｉの個数を表し、ΔＥｉは化学物質の部分構造ごとのフラグメントｉの気化エネルギーに関する加成的な寄与に対応するパラメータを表し、Ｖmolは化学物質のモル体積を表す。
【００２１】
式（２）によって溶解パラメータ（δ）を算出するためには、あらかじめ複数の既知化学物質を選定し、それぞれの化学物質を部分構造ごとのフラグメントに分解し、そのフラグメントの種類（ｉ）とフラグメントの個数（ｍｉ）に関する情報、その化学物質のモル体積（Ｖmol）および化学物質の溶解パラメータ（δ）のデータを入手し、あらかじめ選定した複数の既知化学物質の前記データを用いて数式（５）で重回帰解析することにより、その化学物質を構成するラグメントｉの気化エネルギーに関する加成的な寄与に対応するパラメータ（ΔＥｉ）を算出する。
δ２＝ΣｍｉΔＥｉ／Ｖmol          （５）
【００２２】
上記の式（１）若しくは式（２）により化学物質の溶解パラメータ（δ）を算出する際にまたは上記の式（４）若しくは式（５）により重回帰解析する際に、化学物質のモル体積（Ｖmol）は、その化学物質のモル体積（Ｖmol）が既知であれば、その値を用いることができるが、化学物質のモル体積（Ｖmol）が分かっていない場合、密度既知の化学物質であれば分子量を密度で除して求めることができる。化学物質の密度は、たとえば文献（Ｊ．Ａ．Ｒｉｄｄｉｃｋ，  Ｗ．Ｂ．Ｂｕｎｇｅｒ  ａｎｄ  Ｔ．Ｋ．Ｓａｋａｎｏ，  １９８６，Ｊｏｈｎ  Ｗｉｌｅｙ  ＆  Ｓｏｎｓ，Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ  ｏｆ  Ｃｈｅｍｉｓｔｒｙ  Ｖｏｌｕｍｅ  ＩＩ  Ｏｒｇａｎｉｃ  Ｓｏｌｖｅｎｔｓ）および試薬カタログ（アルドリッチ社試薬カタログ）、に収録されたデータを用いることができる。
【００２３】
また、密度未知の化学物質であれば化学物質のモル体積は分子力場計算あるいは半経験的分子軌道法計算で求めることができる。分子力場計算および半経験的分子軌道法計算は、CambridgeSoft社製ChemDrawやフリーの３D分子モデル作成ソフトFacioなどで行うことができる。
【００２４】
さらに、未知物質である場合は、以下のようにしてその化学物質のモル体積（Ｖmol）を求めることができる。
すなわち、あらかじめ複数の既知化学物質を選定し、それぞれの化学物質を部分構造ごとのフラグメントに分解し、そのフラグメントの種類（ｉ）とフラグメントの個数（ｍｉ）に関する情報およびその化学物質のモル体積（Ｖmol）のデータを入手し、前記データを用いて数式（３）で重回帰解析することにより、それぞれのフラグメントに対応するモル体積に関する加成的な寄与に対応するパラメータ（Ｖｉ）を算出することができる。
Ｖmol ＝ ΣｍｉＶｉ          （３）
【００２５】
この場合においても、既知化学物質でモル体積（Ｖmol）が分かっていない場合は、前述のように密度既知の化学物質であれば分子量を密度で除して求めてモル体積（Ｖmol）のデータとして用いることができる。
【００２６】
また、密度未知の化学物質の既知化学物質であれば、前述のようにして化学物質のモル体積は分子力場計算あるいは半経験的分子軌道法計算で求めてモル体積（Ｖmol）のデータとして用いることができる。
【００２７】
本発明システムの化学物質のフラグメントに分解する手法は任意であるが、予測システムの汎用性を高くするためにはフラグメントを小さくする方が好ましい。
【００２８】
そして、化学物質を部分構造ごとに分解したフラグメントに含まれる炭素原子の数が１以下であるようにフラグメントを分解することが好ましい。
【００２９】
より好ましくは、フラグメントに含まれる炭素原子の数が１のフラグメント、その化学物質の特性に影響を及ぼしている官能基もしくはヘテロ原子のみのフラグメントに分解する手法がより好ましい。
フラグメントに含まれる炭素数が１であれば、炭素原子とヘテロ原子からなるその化学物質の特性に影響を及ぼしている官能基をフラグメントに優先して分解することが好ましく、炭素数が１のフラグメントにギ酸エステル類およびギ酸アミド類を構成する上で必要なホルミル水素が含まれている場合には、ホルミル水素（Ｈ（ＣＯ）−）をフラグメントとすることが好ましい。
例えば、ホルミル水素（Ｈ（ＣＯ）−）、メチル基（−ＣＨ３）、ｓｐ3メチレン基（−ＣＨ２−）、ｓｐ3メチン基（−ＣＨ＜）、ｓｐ3四級炭素（＞Ｃ＜）、ｓｐ２メチレン基（ＣＨ２＝）、ｓｐ２メチン基（−ＣＨ＝）、ｓｐ２四級炭素（＞Ｃ＝）、ｓｐメチン基（ＣＨ≡）、ｓｐ四級炭素（−Ｃ≡）、フッ素原子（−Ｆ）、塩素原子（−Ｃｌ）、臭素原子（−Ｂｒ）、ヨウ素原子（−Ｉ）、水酸基（−ＯＨ）、エーテル基（−Ｏ−）、ホルミル基（−ＣＨＯ）、カルボニル基（＞Ｃ＝Ｏ）、カルボキシル基（−ＣＯＯＨ）、オキシカルボニル基（−ＣＯＯ−）、第一アミド基（‐ＣＯＮＨ２）、第二アミド基（−ＣＯＮＨ−）、第三アミド基（−ＣＯＮ＜）、一級アミノ基（−ＮＨ２）、二級アミノ基（−ＮＨ−）、三級アミノ基（−Ｎ＜）、ｓｐ２窒素（−Ｎ＝）、シアノ基（−ＣＮ）、ニトロ基（−ＮＯ２）、メルカプト基（−ＳＨ）、スルフィド基（−Ｓ−）、スルホキシド基（−ＳＯ−）、スルホン基（−ＳＯ２−）、などに分解するのが好ましい。
【００３０】
上記で、炭素原子とヘテロ原子からなるその化学物質の特性に影響を及ぼしている官能基をフラグメントに優先して分解したのが、ホルミル基（−ＣＨＯ）、カルボニル基（＞Ｃ＝Ｏ）、カルボキシル基（−ＣＯＯＨ）、オキシカルボニル基（−ＣＯＯ−）、第一アミド基（‐ＣＯＮＨ２）、第二アミド基（−ＣＯＮＨ−）、第三アミド基（−ＣＯＮ＜）、一級アミノ基（−ＮＨ２）、二級アミノ基（−ＮＨ−）、シアノ基（−ＣＮ）、ニトロ基（−ＮＯ２）、スルホキシド基（−ＳＯ−）、スルホン基（−ＳＯ２−）である。
【００３１】
上記のようなフラグメントに分解することで、一置換のベンゼン環はｓｐ２メチン基（−ＣＨ＝）５個と、ｓｐ２四級炭素（＞Ｃ＝）１個で表すことができ、二置換ベンゼン環はｓｐ２メチン基（−ＣＨ＝）４個と、ｓｐ２四級炭素（＞Ｃ＝）２個で表すことができ、三置換ベンゼン環はｓｐ２メチン基（−ＣＨ＝）３個と、ｓｐ２四級炭素（＞Ｃ＝）３個で表すことができる。以下同様に６置換ベンゼン環までｓｐ２メチン基（−ＣＨ＝）と、ｓｐ２四級炭素（＞Ｃ＝）の２種類フラグメントで表すことができる。また一置換ピリジン環はｓｐ２メチン基（−ＣＨ＝）４個と、ｓｐ２四級炭素（＞Ｃ＝）１個およびｓｐ２窒素（−Ｎ＝）１個であらわすことができ、二置換チアゾール環はｓｐ２メチン基（−ＣＨ＝）１個と、ｓｐ２四級炭素（＞Ｃ＝）２個と、ｓｐ２窒素（−Ｎ＝）１個およびスルフィド基（−Ｓ−）１個で表すことができる。この様に複雑な複素環も上記フラグメントを組み合わせることによって表すことができる。
【００３２】
ここで、ホルミル基（−ＣＨＯ）を末端に有する化合物について、詳細に説明すると、ギ酸エステル類およびギ酸アミド類を構成する上で必要なホルミル水素が含まれている場合には、ホルミル水素（Ｈ（ＣＯ）−）をフラグメントとすることが好ましく、それ以外の化合物ではホルミル基（−ＣＨＯ）をフラグメントにすることが好ましい。すなわち、ギ酸エステル類では、ホルミル水素（Ｈ（ＣＯ）−）とオキシカルボニル基（−ＣＯＯ−）のフラグメントに分解し、ギ酸アミド類では、ホルミル水素（Ｈ（ＣＯ）−）と、第一アミド基（‐ＣＯＮＨ２）、第二アミド基（−ＣＯＮＨ−）又は第三アミド基（−ＣＯＮ＜）のフラグメントに分解することになる。
【００３３】
また、リン、ケイ素、ホウ素のヘテロ原子を含む場合のフラグメントへの分解は、ホスホリル基（−ＰＯ＜）のような官能基のフラグメントとホスフィン基（−Ｐ＜）、ケイ素原子（＞Ｓｉ＜）、ホウ素原子（−Ｂ＜）などのヘテロ原子のみのフラグメントに分解するのが好ましい。
更に、チタン（Ｔｉ）、ゲルマニウム（Ｇｅ）、ジルコニウム（Ｚｒ）、スズ（Ｓｎ）、等の金属原子を含む場合は、そのヘテロ原子単位をフラグメントにするのが好ましい。
【００３４】
このように、フラグメントに分解することにより、重回帰解析または溶解パラメータを算出する式のフラグメントの種類（ｉ）とフラグメントの個数（ｍｉ）を求めることができる。
【００３５】
本発明による化学物質の溶解パラメータの予測には、予め、予測に用いる前記式（１）または前記式（２）の計算に適用するフラグメント毎の定数である気化エネルギーに関する加成的な寄与に対応するパラメータ（ΔＥｉ）の及び前記式（１）の定数ａおよびｂを決定しておく必要がある。
【００３６】
これらの定数の決定は、既知化学物質のデータを用いて、前記式（４）または前記式（５）による重回帰解析によって求められるが、重回帰解析に用いる既知化学物質の数は、できるだけ多いほうが好ましく、少なくとも数十以上の既知化学物質のデータが必要である。
【００３７】
また、重回帰解析に用いる複数の既知化学物質の選定においては、溶解パラメータを予測したい化学物質をフラグメントに分解したある特定のフラグメントを含む化学物質が二つ以上存在することが好ましい。より好ましくは５個以上存在することが好ましい。
【００３８】
さらに、重回帰解析に用いる複数の既知化学物質の選定においては、溶解パラメータを予測したい化学物質と類似したフラグメントから構成された複数の既知化学物質を選定しておくことも有効である。
【００３９】
そして、重回帰解析は、汎用パソコンおよび汎用計算ソフトウエアを用いて行うことができる。
【００４０】
次に、溶解パラメータを予測したい化学物質の溶解パラメータを算出する方法について説明する。
【００４１】
まず最初に、化学物質の化学構造式を決定し、対象となる化学物質を部分構造ごとのフラグメントに分解することにより、フラグメントの種類とフラグメントごとの個数（ｍｉ）のデータを求める。続いて、フラグメント毎の定数である気化エネルギーに関する加成的な寄与に対応するパラメータ（ΔＥｉ）、定数ａおよびｂが決定している前記式（１）またはフラグメント毎の定数である気化エネルギーに関する加成的な寄与に対応するパラメータ（ΔＥｉ）が決定している前記式（２）により演算して演算値を求めることにより、対象となる化学物質の溶解パラメータ（δ）を求めることができる。
【００４２】
更に、本発明の化学物質の溶解パラメータ予測方法は、以下に示すように化学物質の溶解パラメータ予測システムとすることもできる。
【００４３】
なお、以下に示す例は、モル体積（Ｖmol）および溶解パラメータ（δ）が未知の化学物質の溶解パラメータ（δ）を前記予測式（１）により求める例を示すが、前記予測式（２）を求める場合も同様の化学物質の溶解パラメータ予測システムとすることができる。
【００４４】
すなわち、情報処理装置において、（Ａ）あらかじめ選定した複数の既知化学物質を部分構造ごとのフラグメントに分解するステップと、（Ｂ）あらかじめ選定した複数の既知化学物質のフラグメントの種類とフラグメントの個数（ｍｉ）に関する情報とモル体積（Ｖmol）について前記式（３）で重回帰解析することにより、フラグメントのモル体積に関する加成的な寄与に対応するパラメータ（Ｖｉ）を算出するステップと、（Ｃ）あらかじめ選定した複数の既知化学物質のフラグメントの種類とフラグメントの個数（ｍｉ）に関する情報と溶解パラメータ（δ）について上記関係式前記式（１）で重回帰解析することにより、フラグメントの気化エネルギーに関する加成的な寄与に対応するパラメータ（ΔＥｉ）、定数ａおよび定数ｂの値を算出するステップと、（Ｄ）予測対象となる化学物質を部分構造ごとのフラグメントに分解するステップと、（Ｅ）ステップＢで算出されたフラグメントｉのモル体積に関する加成的な寄与に対応するパラメータ（Ｖｉ）およびステップＣで算出されたフラグメントの気化エネルギーに関する加成的な寄与に対応するパラメータ（ΔＥｉ）、定数ａおよび定数ｂの値の値を予測式である前記式（１）に入力して決定された予測式に基づいて、予測対象となる化学物質のフラグメントの種類（ｉ）とフラグメントの個数（ｍｉ）に関する情報から演算値を求めることにより、対象となる化学物質の溶解パラメータ（δ）を決定するステップ、を有する溶解パラメータ予測システムである。
【００４５】
前記溶解パラメータ予測システムについて更に詳細に説明する。
図１に、本実施形態に係る溶解パラメータ予測方法が実行される溶解パラメータ計算装置１０を示す。溶解パラメータ予測装置１０は、具体的には、ワークステーションやパーソナルコンピューター等の情報処理装置である。溶解パラメータ予測装置１０は、例えば中央演算処理装置（ＣＰＵ）や内部メモリ等のハードウェアにより構成されており、これらの構成要素が動作することにより後述する溶解パラメータ予測装置１０としての機能が発揮される。なお、本実施形態に係る溶解パラメータ予測方法を情報処理装置に対して実行させるプログラムが溶解パラメータ予測装置１０において実行されることにより、本方法が行われてもよい。
【００４６】
溶解パラメータ予測装置１０は、化学物質情報部１１と、化学物質選定部１２と、フラグメント分解部１３と、重回帰分析部１４と、回帰式作成部１５と、判断部１６と、未知化学物質情報部１７と、溶解パラメータ予測部１８と出力部１９とを備えて構成される。また、溶解パラメータ予測装置１０は、外部装置２０と接続されており、外部装置２０から情報が入力される。
【００４７】
化学物質情報部１１は、化学物質の構造式、溶解パラメータ、分子量、比重、モル体積などの情報を蓄積する。情報の入力は外部装置２０から行われる。化学物質選定部１２は、化学物質情報部１１の中から複数の化学物質を選定する。フラグメント分解部１３は、化学物質選定部１２で選定された化学物質をフラグメントに分解しフラグメントの種類および個数のデータを求める。重回帰分析部１４は、化学物質選定部１２で選定された化学物質の溶解パラメータ、モル体積、およびそれらの化学物質についてフラグメント分解部１３で求められたフラグメントの種類および個数のデータを重回帰分析する。回帰式作成部１５は、重回帰分析部１４で分析した結果を回帰式として出力および記憶する。
【００４８】
判断部１６は、重回帰分析部１４で重回帰分析した結果があらかじめ設定された条件を満足するか否かを判断して、満足していると判断されたら当該回帰式を回帰式作成部１５に出力および記憶させ、満足していないと判断されたら上記化学物質の選定および／またはフラグメント分解を変更して再度重回帰解析をして回帰式を求める。
【００４９】
未知化学物質情報部１７は、溶解パラメータを予測する化学物質の構造式、分子量、比重、モル体積などの情報を蓄積し、化学物質情報部１１と同一の部でも良い。溶解パラメータ予測部１８は、回帰式作成部１５より出力および記憶された回帰式に、未知化学物質情報部１７の溶解パラメータを予測する化学物質の情報および溶解パラメータを予測する化学物質についてフラグメント分解部１３で求められたフラグメント種類および個数のデータを代入して予測溶解パラメータを算出する。出力部１９は、溶解パラメータ予測部１８で算出された予測溶解パラメータを出力する。
【００５０】
上記の各構成要素の処理は、全て情報処理として行われる。それぞれの処理の具体的内容については、より詳細に後述する。
【００５１】
以下、本実施形態に係る溶解パラメータ予測方法（溶解パラメータ予測装置１０において実行される処理）を説明する。まず、溶解パラメータ予測回帰式の作成方法の基本的な処理を第一の処理として図２のフローチャートを用いて説明する。
【００５２】
まず化学物質選定部１２が、化学物質情報部１１に蓄積された化学物質から複数の化学物質を選定する（Ｓ０１）。選定は、重回帰解析を統計的に有意のものにするために後述するフラグメント分解ステップで設定される各フラグメントが5つ以上の化学物質に含まれるように化学物質を選定することが好ましい。選定される化学物質の総数は特に制限がないが、少なすぎると回帰式の精度が悪くなり好ましくない。化学物質の総数は多い方が精度の上では好ましいが、多すぎると計算時間が長くなりすぎる。上記を考慮して、フラグメントの種類が３５程度の場合は選定される化学物質の総数が１５０〜２５０程度が好ましい。
【００５３】
次いでフラグメント分解部１３が、選定した複数の化学物質をフラグメントに分解しフラグメントの種類および個数のデータを求める（Ｓ０２）。化学物質のフラグメントの分解方法はあらかじめ設定しておく。化学物質をフラグメントに分解する手法は任意であるが、予測システムの汎用性を高くするためにはフラグメントを小さくする方が好ましく、フラグメントに含まれる炭素原子の数が１のフラグメントもしくはヘテロ原子のみのフラグメントに分解する手法がより好ましい。
【００５４】
次いで重回帰解析部１４が、化学物質選定部１２で選定された化学物質のモル体積、およびそれらの化学物質についてフラグメント分解部１３で求められたフラグメントの種類および個数のデータを数式（３）を用いて重回帰解析することにより、フラグメントのモル体積に関する加成的な寄与に対応するパラメータ（Vｉ）を算出する（Ｓ０３）。
Ｖmol ＝ ΣｍｉＶｉ          （３）
【００５５】
次いで重回帰解析部１４が、化学物質選定部１２で選定された化学物質の溶解パラメータ、およびそれらの化学物質についてフラグメント分解部１３で求められたフラグメントの種類および個数のデータを数式（４）を用いて重回帰解析することにより、フラグメント毎の定数である気化エネルギーに関する加成的な寄与に対応するパラメータ（ΔＥｉ）、定数ａおよびｂを算出する（Ｓ０４）。
δ２＝（ΣｍｉΔＥｉ＋ａ）／Ｖmol＋ｂ          （４）
【００５６】
重回帰の手法はあらかじめ設定しておく。重回帰の手法は任意であるが、最小二乗法が好ましい。
上記の処理（Ｓ０１〜Ｓ０４）が終了すると判断部１６が、回帰式があらかじめ設定された条件を満足しているか否かを判断する（Ｓ０５）。あらかじめ設定された条件は例えば重相関係数の自乗が下限閾値以上というものである。この閾値はあらかじめ判断部に記憶されている。
【００５７】
判断部１６が条件を満たしていないと判断した場合は、判断部１６は、化学物質選定部１２に再度化学物質の選定を行うように制御がなされる（Ｓ０５）。化学物質選定部１２が再度化学物質情報部１１に蓄積された化学物質から複数の化学物質を選定し、一連の処理（Ｓ０１〜Ｓ０４）が行われる。
判断部１６が条件を満たしていると判断した場合は、重回帰解析結果を回帰式として回帰式作成部１５に出力および記憶させるよう制御がなされる（Ｓ０６）。
【００５８】
次に、未知化学物質の溶解パラメータを予測する基本的な処理を第二の処理として図３のフローチャートを用いて説明する。
フラグメント分解部１３が、未知化学物質情報部１７に蓄積された溶解パラメータを予測する化学物質をフラグメントに分解しフラグメントの種類および個数のデータを求める（Ｓ１１）。化学物質のフラグメントの分解方法はＳ０２の分解方法と同一にする。
【００５９】
次いで、溶解パラメータ予測部１８が、Ｓ０６において出力および記憶された回帰式に、未知化学物質情報部１７の溶解パラメータを予測する化学物質の情報、およびＳ１１において溶解パラメータを予測する化学物質についてフラグメント分解部１３で求められたフラグメント種類および個数のデータを代入して予測溶解パラメータを算出する（Ｓ１２）。
【００６０】
次いで、出力部１９が、Ｓ１２で算出された予測溶解パラメータを出力する（Ｓ１３）。出力部１９は、溶解パラメータ予測部１８で算出された予測溶解パラメータを出力する。出力は、ユーザが予測溶解パラメータの情報を参照できるように、例えば、溶解パラメータ予測装置１０が備えるディスプレイ等の表示装置に表示することにより行われる。それ以外でも、別の装置への出力が行われてもよい。また、予測溶解パラメータの出力の際に、併せて当該予測溶解パラメータの算出の対象となった化学物質の構造に関する情報が出力されてもよい。
【実施例】
【００６１】
＜実施例１＞
本実施形態に係る予測式である前記式（１）を用いた溶解パラメータ予測方法により、化学物質の溶解パラメータを予測した実施例を示す。本実施例は、図１に示した本実施形態に係る溶解パラメータ予測方法が実行される溶解パラメータ計算装置１０にて図２および図３に示したフローチャートに従って行った。
１９９種の化学物質を選定して溶解パラメータ計算装置に入力した。１９９種の化学物質は、シクロヘキサン、ｎ‐ヘキサン、２，２−ジメチルブタン、２，２，３−トリメチルペンタン、デカヒドロナフタレン、ｎ−トリデカン、ベンゼン、トルエン、イソプロピルベンゼン、１−メチルナフタレン、１，２−ジメチルナフタレン、１，２，３，４−テトラヒドロナフタレン、スチレン、シクロヘキシルベンゼン、１−オクテン、１−メチル−４−（１−メチルエテニル）シクロヘキセン、２，６，６−トリメチルビシクロ［３．１．１］ヘプ−２−テン、１−ブチン、１，１，１，２，２，３，３，４，４，５，５，６，６，７，７，８，８，８−オクタデカフルオロオクタン、１，１，２，２，３，３，４，４，５，５，６，６−ドデカフルオロシクロヘキサン、フルオロベンゼン、トリフルオロメチルベンゼン、１，２，３，４，５，６−ヘキサフルオロベンゼン、２−フルオロトルエン、１−クロロ−２−メチルプロパン、２−クロロ−２−メチルプロパン、クロロベンゼン、塩化ベンジル、１−クロロナフタレン、クロロホルム、四塩化炭素、１，１−ジクロロエチレン、クロロアセチレン、ブロモエタン、２−ブロモプロパン、１−ブロモ−２−メチルプロパン、ブロモベンゼン、１−ブロモナフタレン、ブロモエチレン、ブロモホルム、１，１，２，２−テトラブロモエタン、ブロモアセチレン、ヨードメタン、２−ヨードプロパン、１−ヨードブタン、ジヨードメタン、ヨードベンゼン、メタノール、２−プロパノール、シクロヘキサノール、２−メチル−１−ペンタノール、２−メチル−２−ペンタノール、ベンジルアルコール、２−プロペン−１−オール、２−プロピン−１−オール、１，２−エタンジオール、１，４−ブタンジオール、グリセロール、ｏ−クレゾール、フェノール、ｍ−クレゾール、４−メチルフェノール、２，４−ジメチルフェノール、ピロカテコール、１，２−ジメトキシエタン、テトラヒドロフラン、１，４−ジオキサン、アニソール、フェノキシベンゼン、１−ビニルオキシブタン、エトキシアセチレン、アセトアルデヒド、イソブチルアルデヒド、ベンズアルデヒド、２−フルアルデヒド、クロトンアルデヒド、２−プロピナール、アセトン、シクロヘキサノン、２−ヘキサノン、４−メチル−３−ペンテ−２−ノン、アセトフェノン、ベンゾフェノン、ギ酸、酢酸、吉草酸、イソ吉草酸、アクリル酸、メタクリル酸、安息香酸、ギ酸エチル、ギ酸イソブチル、ギ酸アリル、酢酸ビニル、トリアセチン、アクリル酸エチル、メタクリル酸メチル、安息香酸エチル、桂皮酸エチル、マレイン酸ジブチル、フタル酸ジブチル、酢酸プロパルギル、γ−ブチロラクトン、ニトロメタン、２−ニトロプロパン、ニトロベンゼン、２−ニトロアニソール、ニトロエタン、イソブチロニトリル、アセトニトリル、ピルボニトリル、ベンゾニトリル、シアン化ベンジル、アクリロニトリル、メタクリロニトリル、２−ブチンジニトリル、ｎ−ブチルアミン、２−アミノ−２−メチルプロパン、シクロヘキシルアミン、アニリン、ｍ−トルイジン、エチレンジアミン、ジエチルアミン、ジイソプロピルアミン、ピロール、ピロリジン、モルホリン、ピペリジン、Ｎ−メチルアニリン、トリメチルア���ン、トリエチルアミン、トリエタノールアミン、Ｎ，Ｎ−ジメチルアニリン、トリｎ−ブチルアミン、Ｎ−メチルピロリジン、ピリジン、３−ピコリン、２−アミノピリジン、４−ビニルピリジン、キノリン、イソキノリン、ホルムアミド、アセトアミド、プロピオンアミド、ベンズアミド、ブチルアミド、２−クロロアセトアミド、Ｎ−メチルホルムアミド、Ｎ−エチルホルムアミド、Ｎ−メチルアセトアミド、Ｎ−フェニルアセトアミド、Ｎ−メチルプロピオンアミド、２−ピロリドン、ε−カプロラクタム、Ｎ，Ｎ−ジメチルホルムアミド、Ｎ，Ｎ−ジメチルアセトアミド、Ｎ−メチルピロリドン、Ｎ，Ｎ−ジブチルホルムアミド、Ｎ−ホルミルピロリドン、エタンチオール、チオグリコール酸、１，２−エタンジチオール、１−ブタンチオール、ベンゼンチオール、２−クロロベンゼンチオール、ジメチルスルフィド、ジエチルスルフィド、ジブチルスルフィド、チオフェン、テトラヒドロチオフェン、ジエチルジスルフィド、ジメチルスルホキシド、テトラメチレンスルホキシド、ジイソプロピルスルホキシド、ジブチルスルホキシド、ジイソブチルスルホキシド、ジ（ｐ−トリル）スルホキシド、２−メチルチオフェン、３−メチルチオフェン、スルホラン、３−メチルスルホラン、ジメチルスルホン、ジフェニルスルホン、メチルビニルスルホン、ジ（４−ヒドロキシフェニル）スルホン、リン酸トリメチル、リン酸トリエチル、リン酸トリｎ−ブチル、リン酸トリクレジル、メチルホスホン酸ジイソプロピル、ヘキサメチルリン酸トリアミド、テトラメチルシラン、トリクロロメチルシラン、トリクロロエチルシラン、テトラエチルシラン、テトラエトキシシラン、ビニルトリメチルシラン、である。
選定した１９９種の化学物質をフラグメントへの分解した結果は、ホルミル水素（Ｈ（ＣＯ）−）、メチル基（−ＣＨ３）、ｓｐ3メチレン基（−ＣＨ２−）、ｓｐ3メチン基（−ＣＨ＜）、ｓｐ3四級炭素（＞Ｃ＜）、ｓｐ２メチレン基（ＣＨ２＝）、ｓｐ２メチン基（−ＣＨ＝）、ｓｐ２四級炭素（＞Ｃ＝）、ｓｐメチン基（ＣＨ≡）、ｓｐ四級炭素（−Ｃ≡）、フッ素原子（−Ｆ）、塩素原子（−Ｃｌ）、臭素原子（−Ｂｒ）、ヨウ素原子（−Ｉ）、水酸基（−ＯＨ）、エーテル基（−Ｏ−）、ホルミル基（−ＣＨＯ）、カルボニル基（＞Ｃ＝Ｏ）、カルボキシル基（−ＣＯＯＨ）、オキシカルボニル基（−ＣＯＯ−）、第一アミド基（‐ＣＯＮＨ２）、第二アミド基（−ＣＯＮＨ−）、第三アミド基（−ＣＯＮ＜）、一級アミノ基（−ＮＨ２）、二級アミノ基（−ＮＨ−）、三級アミノ基（−Ｎ＜）、ｓｐ２窒素（−Ｎ＝）、シアノ基（−ＣＮ）、ニトロ基（−ＮＯ２）、メルカプト基（−ＳＨ）、スルフィド基（−Ｓ−）、スルホキシド基（−ＳＯ−）、スルホン基（−ＳＯ２−）、ホスホリル基（−ＰＯ＜）、ケイ素原子（＞Ｓｉ＜）の３５種のフラグメントであった。各々の化学物質に対するフラグメントの種類および数がデータとして得られた。
【００６２】
１９９種の化学物質について前記数式（３）で前記に記載の方法によって重回帰解析した。その結果、ｍｉの係数としてＶｉすなわち化学物質を構成する原子または官能基すなわちフラグメントｉのモル体積に関する加成的な寄与に対応するパラメータが求められ、下記数式（３１）で示される相関関係式が決定された。
Ｖmol ＝ｍH(CO)- ×10.66 ＋ ｍ-CH3 ×28.22 ＋ ｍ-CH２- ×17.53＋……
＋ ｍ>Si< ×14.72                        （３１）
ｎ＝199、Ｒ2＝0.999
ここで、ｎは解析した化学物質の数を表し、Ｒ2は原点回帰における自由度調整済み重相関係数の二乗を表す。
【００６３】
次いで、同じ１９９種の化学物質について前記数式（４）で前記に記載の方法によって重回帰解析した。その結果、ｍｉの係数としてΔＥｉすなわち化学物質を構成する原子または官能基すなわちフラグメントｉの気化エネルギーに関する加成的な寄与に対応するパラメータが求められ、下記数式（４１）で示される相関関係式が決定された。
δ２＝（ΣｍｉΔＥｉ＋12708）／Ｖmol＋82                  （４１）
式（４１）に計算されたΔＥｉおよびＶmolを代入した式を示すと以下のようになる。
δ２＝［｛ｍH(CO)-×(-1760)＋ｍ-CH3×(-1004)＋ｍ-CH２-×1391＋……
＋ｍ>Si<×3484｝＋12708］／（ｍH(CO)-×10.66＋ｍ-CH3×28.22＋ｍ-CH２-×17.53
＋……＋ｍ>Si<×14.72）＋82
ｎ＝199、Ｒ2＝0.881
ここで、ｎは解析した化学物質の数を表し、Ｒ2は自由度調整済み重相関係数の二乗を表す。
【００６４】
次いで、前記数式（１）に上記で求められたＶｉ、ΔＥｉ、ａおよびｂを入力して、下記予測式数式（１１）が決定された。
δ＝［［｛ｍH(CO)-×(-1760)＋ｍ-CH3×(-1004)＋ｍ-CH２-×1391＋……
＋ｍ>Si<×3484｝＋12708］／（ｍH(CO)-×10.66＋ｍ-CH3×28.22＋ｍ-CH２-×17.53
＋……＋ｍ>Si<×14.72）＋82］１／２          （１１）
【００６５】
実施例１の前記予測式（１１）を用いて、溶解パラメータ既知の化合物の溶解パラメータを予測計算した結果を表１に示す。
【００６６】
＜実施例２＞
予測式である前記式（２）を用いた以外は実施例１と同様の方法で、化学物質の溶解パラメータを予測した実施例を実施例２として示す。
実施例２の結果として、前記式（２）に実施例２で求められたＶｉおよびΔＥｉを入力して、実施例２の予測式数式（２１）が決定された。
δ＝［｛ｍH(CO)-×3683＋ｍ-CH3×5421＋ｍ-CH２-×4390＋……
＋ｍ>Si<×(-2399)｝／（ｍH(CO)-×10.66＋ｍ-CH3×28.22＋ｍ-CH２-×17.53＋……
＋ｍ>Si<×14.72）］１／２                  （２１）
【００６７】
実施例２の前記予測式（２１）を用いて、溶解パラメータ既知の化合物の溶解パラメータを予測計算した結果を表１に示す。
【００６８】
＜比較例＞
フェドーズの予測式を用いて溶解パラメータ既知の化合物の溶解パラメータを予測した。結果を表１に示す。フェドーズ法ではスルホランの予測はできなかった。
【００６９】
表１
【表１】
0005714269.tif 000002
【００７０】
実施例１、実施例２および比較例の各予測式による予測値と文献値との相関関係は次のようになった（数式（６）、（７）、（８））。
文献値 ＝ 0.9897×[実施例１の予測値]          （６）
ｎ＝43、R2＝0.8668
文献値 ＝ 0.9890×[実施例２の予測値]          （７）
ｎ＝43、R2＝0.7996
文献値 ＝ 0.9870×[比較例の予測値]          （８）
ｎ＝42、R2＝0.6105
【００７１】
上記数式（６）、（７）、（８）はいずれも原点を通り傾きがほぼ１の直線を表している。実施例１の相関関係の数式（６）および実施例２の相関関係の数式（７）は比較例の相関関係の数式（８）と比べて、相関係数の二乗Ｒ2は大きい値を示した。また数式（６）および（７）の傾きは数式（８）の傾きよりも１に近い値を示した。すなわち、本発明の実施例の予測式は従来のフェドーズの予測式よりも優れた予測性を示した。特に、実施例１は、より優れた予測性を示した。
また本発明の予測式は従来のフェドーズ法では予測できなかったスルホランなどのスルホン化合物の予測にも適用できる汎用性を示した。
【産業上の利用可能性】
【００７２】
本発明により、光学材料、塗料、反応溶媒、相溶化剤、コーティング剤、インク、トナー、分散溶媒、感熱記録材料などの設計指針となる溶解パラメータの予測が可能になるので、前記などの機能性材料の設計が効率的になる。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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