(57)【要約】  起動された空気清浄機からの拡散を改善するための、ある嗅覚指数及び蒸気圧分布を有する香料混合物、並びにその方法が提供される。
2018522636.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも約１２，０００の嗅覚指数（「ＯＩ」）を有する香料混合物であって、約１ｐｐｂ以下の臭気感知閾値（「ＯＤＴ」）の香料原料を少なくとも約５重量％含み、及び約１５，０００ｐｐｂ〜約２０，０００ｐｐｂの加重平均ＶＰ範囲の香料原料を約４５重量％〜約８５重量％含む香料混合物。
【請求項２】
前記ＯＩが、少なくとも約２５，０００、好ましくは約１２，０００〜約１００，０００である、請求項１に記載の混合物。
【請求項３】
前記香料混合物の少なくとも約１０重量％が、約１ｐｐｂ未満のＯＤＴの香料原料からなり、好ましくは約０．５ｐｐｂ〜約１ｐｐｂのＯＤＴの香料原料からなる、請求項１又は２に記載の混合物。
【請求項４】
前記香料混合物の約５０重量％〜約８０重量％が、約１５０００ｐｐｂ〜約２００００ｐｐｂの２５℃での加重平均ＶＰ範囲を有し、好ましくは前記香料混合物の約５５重量％〜約７５重量％が、約１５０００ｐｐｂ〜約２００００ｐｐｂの２５℃での加重平均ＶＰ範囲を有する、請求項１〜３のいずれか一項に記載の混合物。
【請求項５】
前記香料混合物が、約３５重量％未満の溶媒、好ましくは約２０重量％未満の溶媒を含む、請求項１〜４のいずれか一項に記載の混合物。
【請求項６】
通電式空気清浄機に使用するための香料混合物を処方する方法であって、前記香料混合物の平均ＯＩを計算する工程、及び少なくとも約１２，０００の前記平均ＯＩの香料混合物を提供する香料原料、を選択する工程、を含む、方法。
【請求項７】
前記平均ＯＩを、少なくとも約２５，０００、好ましくは約２５，０００〜約１００，０００とする、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
約１ｐｐｂ以下のＯＤＴの香料原料を少なくとも約５重量％選択する工程、を更に含む、請求項６又は７に記載の方法。
【請求項９】
約９０００ｐｐｂ〜約１４０００ｐｐｂの２５℃でのＶＰを有する香料原料、を選択する工程、を更に含む、請求項６〜８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１０】
少なくとも約１２，０００のＯＩを有する香料混合物であって、約１ｐｐｂ以下のＯＤＴ、及び４５以上の官能強度格付けの香料原料を少なくとも約５重量％含む香料混合物。
【請求項１１】
３５重量％未満の溶媒を含む、請求項１０に記載の香料混合物。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、起動された空気清浄機からの拡散を改善するための、ある嗅覚指数及び蒸気圧分布を有する香料混合物、並びにその方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
長らく、市場における様々な機器が、加熱要素、圧電素子、及び電動ファンなどの拡散補助要素により、揮発性香料混合物の放散をもたらしている。そのような機器の通電式補助は香料混合物の拡散を促進するものの、これは、多くの場合、より早期の香料混合物寿命到来、及び／又は高い初期香気強度による顧客の香気体験満足度の低下につながる。香料混合物の放散期間の長期化への取り組みとしては、より低揮発性の（すなわち、より低い蒸気圧の）香料材料を香料混合物中に処方すること、及びより大量の香料混合物を機器内にて使用することが挙げられる。しかし、これらの取り組みは、許容可能な顧客の香気体験を達成することができないものであり、並びに香料混合物量の増加、及び／又は香料混合物中に処方される香料原料量の増加のため、高コストのものとなる恐れがある。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
顧客の香気体験満足度及び長寿命化をもたらす香料混合物が、そのような体験及び長寿命化の達成に必要な香料混合物量及び香料原料量を極小化しつつも、引き続き必要である。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
１つの実施形態において、少なくとも約１２，０００の嗅覚指数を有する香料混合物であって、約１ｐｐｂ以下の臭気感知閾値の香料原料を少なくとも約５重量％含み、及び約１５，０００ｐｐｂ〜約２０，０００ｐｐｂの加重平均蒸気圧範囲の香料原料を約４５重量％〜約８５重量％含む香料混合物が提供される。
【０００５】
別の実施形態において、通電式空気清浄機に使用するための香料混合物を処方する方法であって、上記香料混合物の平均嗅覚指数を計算する工程、及び少なくとも約１２，０００の平均嗅覚指数の香料混合物を提供する香料原料、を選択する工程、を含む、方法が提供される。
【０００６】
更に別の実施形態において、少なくとも約１２，０００の嗅覚指数を有する香料混合物であって、約１ｐｐｂ以下の臭気感知閾値、及び４５以上の官能強度格付けの香料原料を少なくとも約５重量％含む香料混合物が提供される。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
本開示の様々な実施形態に関する下記説明を添付の図面と共に参照することによって、本開示の上述及び他の特徴及び利点並びにそれらを達成する方法がより明白になり、本開示そのものがよりよく理解されるであろう。
【図１】様々な香料混合物の香気強度を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
本明細書において使用する場合、「通電式」とは、バッテリ又は電気コンセントなどの電力源を使用することによって作動する、香料混合物などの目的の有効成分を拡散又は放散させるための、装置又はシステムを指す。
【０００９】
香料混合物が、本明細書において、「送出された」又は「放散された」又は「拡散された」ものとして記載される場合、これは、その中の揮発性成分の揮発を指すものであり、その中の不揮発性成分が放散されることを必要としないことについてもまた、理解しておく必要がある。
【００１０】
１つの例示的な実施形態に関連して示される、又は述べられる特徴は、他の例示的な実施形態の特徴と組み合わせてもよい。そのような修正及び変形は、本開示の範囲内に含まれるものとする。
【００１１】
例えば、香料混合物は、通電式機器に使用するための流体移動部材を有する貯蔵器内に入っていてもよい。例示的な通電式機器は、電気加熱機器でもよい。より具体的には、機器は、米国特許第７，２２３，３６１号に記載されているとおりの芯部を有する電気プラグ式空気清浄機、バッテリ電源の加熱機器、又は他の加熱機器（例えば、触媒燃料システムなどの化学反応による電源の機器、太陽光電源の機器など）でよい。そのような機器において、芯部を加熱面と隣接する配置にし、揮発性材料を拡散させることができる。また、香料混合物を、空気浄化システム又はファンによる空気清浄機に使用するための貯蔵器内に入れて、揮発性材料を大気中に送出することができる。
【００１２】
本発明の香料混合物は、機器を起動する際、実質的に連続的な方法にて、揮発性材料を送出する。揮発性材料の放散濃度は、実質的にすべての揮発性材料が使い果たされるまでは、一定の強度を示すことができる。揮発性材料の連続的な放散は、任意の好適な長さのものにでき、それには、最大２０日、３０日、６０日、又はより長い期間が挙げられる。
【００１３】
香料混合物
本発明の香料混合物は、少なくとも１つの香料原料（「ＰＲＭ」）を含んでもよい。大部分の既存のＰＲＭは、揮発性の精油である。ＰＲＭは、香料供給元から市販されている揮発性有機化合物でもよい。更にまた、ＰＲＭは合成により得た材料でも、又は天然に得た材料でもよい。例としては、ベルガモット油、ダイダイ油、レモン油、マンダリン油、キャラウェイ油、スギの葉油、クローブ葉油、セダー油、ゼラニウム油、ラベンダー油、オレンジ油、オリガナム油、プチグレン油、ヒノキ油、パッチュリ油、ネロリ油（neroli）、及びローズ・アブソリュート油などが挙げられる。
【００１４】
理論に束縛されるものではないが、ＰＲＭの連続的な送出を、様々な要因の関数にできる。これらの要因としては、ＰＭＲの物理的特性［分子量及び飽和蒸気圧（「ＶＰ」）、臭気感知閾値（「ＯＤＴ」）など］、ＰＲＭを拡散させるために使用する流体移動部材の型式（例えば、孔径、表面積など）、環境要因（熱、気流など）、ＰＲＭを含有する香料混合物の粘度及び／又は表面張力の存在などが挙げられる。
【００１５】
驚くべきことに、特定のＶＰとＯＤＴとの組み合わせの有する嗅覚指数（「ＯＩ」）は、顧客の香気強度満足度及び長寿命化をもたらすのみならず、顧客の香気特性満足度もまたもたらすことが見出された。本発明の香料混合物の有するＯＩは、約１２，０００超、又は約２０，０００超、又は約２５，０００超、又は約２８，０００超、又は約１２，０００〜約５００，０００、又は約２０，０００〜約１００，０００、又は約２５，０００〜約１００，０００、又は約２５，０００〜約８０，０００、又は約２５，０００〜約６０，０００、又は約４０，０００〜約６０，０００でよい。
【００１６】
ＯＩは以下の方程式
【００１７】
【数１】
2018522636.tif 000003
［式中、ＯＩは、所与の香料組成物の嗅覚指数として定義され、
【００１８】
【数２】
2018522636.tif 000004
は、揮発性ＰＲＭiの２５℃でのＶＰ（ｐｐｂ単位にて表記）であり、ｘiは、香料組成物中のＰＲＭiのモル％であり、ＯＤＴiは、ＰＲＭiの臭気感知閾値（ｐｐｂ単位にて表記）であり、香料組成物中のすべてのＰＲＭが、計算ＯＩ（計算したＯＩ）値に含まれる。］によって計算される。
【００１９】
個々のＰＲＭのＶＰを、２５℃でのＶＰ値（トル単位にて表記）を与える、Ａｄｖａｎｃｅｄ  Ｃｈｅｍｉｓｔｒｙ  Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ  Ｌａｂｓ（「ＡＣＤ」）（Ｔｏｒｏｎｔｏ，Ｃａｎａｄａ）のＶＰ計量モデル、バージョン１４．０２を使用して計算することができ、次に分子構造に直接的に基づいて、分圧（ｐｐｂにて表記）に変換することができる。
【００２０】
個々のＰＲＭのＯＤＴを、所与のＰＲＭの分子構造に直接的に基づいて、本明細書において概説する試験方法を使用して計算することができ、ｐｐｂにて表記できる。ＯＩの計算を、例えば通電式空気清浄機に使用するための、香料混合物用のＰＭＲの選択に使用できる。
【００２１】
分子記述子の作成
香料混合物又は組成物中の各々のＰＲＭに関して、その分子構造を使用し、様々な分子記述子を計量する。分子構造は、Ａｍｅｒｉｃａｎ  Ｃｈｅｍｉｃａｌ  Ｓｏｃｉｅｔｙ（Ｃｏｌｕｍｂｕｓ，Ｏｈｉｏ，Ｕ．Ｓ．Ａ．）の一部門であるＣｈｅｍｉｃａｌ  Ａｂｓｔｒａｃｔ  Ｓｅｒｖｉｃｅ（「ＣＡＳ」）によって提供されるグラフィック分子構造図によって決定される。これらの分子構造は、ＣＡＳ  Ｃｈｅｍｉｃａｌ  Ｒｅｇｉｓｔｒｙ  Ｓｙｓｔｅｍのデータベースから各々のＰＲＭの索引名又はＣＡＳ番号を調べることによって得ることができる。ＰＲＭに関して、その試験がＣＡＳ  Ｃｈｅｍｉｃａｌ  Ｒｅｇｉｓｔｒｙ  Ｓｙｓｔｅｍのデータベースにまだ掲載されていない時点では、他のデータベース又は情報源を使用し、その構造を決定してもよい。２つ以上の異性体が存在する可能性のあるＰＲＭに関しては、そのＰＲＭを表わすために選択される、ただ１つの異性体の分子構造を使用し、分子記述子の計量を実行する。異性体の選択は、異性体の分子構造の広がりの相対的な量によって決定される。所与のＰＲＭのすべての異性体のうち、分子構造が最も広がった立体配置を有する異性体が、ＰＲＭを表わすために選択される異性体である。そのＰＲＭの他のあり得る異性体の構造は、この計量から除外される。最も広がった立体配置による異性体の分子構造を、そのＰＲＭのモル％濃度と組み合わせ、このモル％は、現にあるＰＲＭのすべての異性体の存在を反映している。
【００２２】
分子エディター又は分子描画ソフトウェアプログラム［ＣｈｅｍＤｒａｗ（ＣａｍｂｒｉｄｇｅＳｏｆｔ／ＰｅｒｋｉｎＥｌｍｅｒ  Ｉｎｃ．（Ｗａｌｔｈａｍ，Ｍａｓｓａｃｈｕｓｅｔｔｓ，Ｕ．Ｓ．Ａ．））など］を使用し、各々のＰＲＭを表わす二次元分子構造を再現する。分子構造を、非連結のフラグメント（例えば、対イオンのない単一構造）のない中性種（四級窒素原子は許される。）として表わす必要がある。以下に記載するｗｉｎＭｏｌｃｏｎｎプログラムは、適切な数の水素原子を加えることによって、任意の脱プロトン化された官能基を中性形態に変換することができ、対イオンを不要なものとする。
【００２３】
各々のＰＲＭに関して、分子描画ソフトウェアを使用して、ＰＲＭの分子構造が記述されるファイルを作成する。その後、各々のＰＲＭの様々な分子記述子を誘導するために、ＰＲＭの分子構造を記述するファイル（複数可）を、コンピュータソフトウェアプログラムｗｉｎＭｏｌｃｏｎｎ、バージョン１．０．１．３（Ｈａｌｌ  Ａｓｓｏｃｉａｔｅｓ  Ｃｏｎｓｕｌｔｉｎｇ（Ｑｕｉｎｃｙ，Ｍａｓｓａｃｈｕｓｅｔｔｓ，Ｕ．Ｓ．Ａ．）、ｗｗｗ．ｍｏｌｃｏｎｎ．ｃｏｍ）に送る。このように、ｗｉｎＭｏｌｃｏｎｎソフトウェアプログラムは、許容可能な選択枝である構造の表示方法及びファイル形式を記述する。これらの選択枝には、ＭＡＣＣＳ  ＳＤＦ形式のファイル（すなわち、構造データファイル）、又は、単純なテキストファイルの範囲内で一般に使用され、多くの場合「．ｓｍｉ」若しくは「．ｔｘｔ」のファイル名拡張子を伴うＳｉｍｐｌｉｆｉｅｄ  Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ  Ｉｎｐｕｔ  Ｌｉｎｅ  Ｅｎｔｒｙ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃａｔｉｏｎ（すなわち、ＳＭＩＬＥＳストリング構造線表示）のいずれかが含まれる。ＳＤＦファイルは、複数行のレコードの形式で各々の分子構造を表わし、一方、ＳＭＩＬＥＳ構造のためのシンタックス（syntax）は、余白がない単一行のテキストである。構造名又は識別子を、ＳＭＩＬＥＳストリング（string）の後の同じ行に含めること、及びスペースによって分割することによって、ＳＭＩＬＥＳストリングに加えてもよい（例えば、
Ｃ１＝ＣＣ＝ＣＣ＝Ｃ１  ベンゼン）。
【００２４】
ｗｉｎＭｏｌｃｏｎｎソフトウェアプログラムを使用し、各々のＰＲＭに関する多くの分子記述子を作成し、次いで、これを表形式で出力する。ｗｉｎＭｏｌｃｏｎｎによって誘導される具体的な分子記述子を、その後、各々のＰＲＭに関するＯＤＴ値の計算のために、ＯＤＴモデル試験方法の入力として（すなわち数学的方程式中の変数項として）使用する。ＯＤＴモデルの試験方法の計量に使用される分子記述子のラベルは、ｗｉｎＭｏｌｃｏｎｎプログラムによって報告される同じラベルであり、その記述及び定義は、ｗｉｎＭｏｌｃｏｎｎの資料に掲載されているものを、見出すことができる。以下は、ｗｉｎＭｏｌｃｏｎｎソフトウェアプログラムの実行方法、及び組成物中の各々のＰＲＭに関して必要な分子構造記述子の作成方法の包括的な記載である。
【００２５】
ｗｉｎＭｏｌｃｏｎｎを使用する分子構造記述子の計量：
１）１つ以上の香料成分の分子構造を、ＳＤＦファイルとも呼ばれるＭＡＣＣＳ構造データファイルの形態に、又はＳＭＩＬＥＳファイルとして変換する。
２）バージョン１．０．１．３のｗｉｎＭｏｌｃｏｎｎプログラムを使用し、適切なコンピュータで実行し、上述のＳＤＦファイル又はＳＭＩＬＥＳファイルを入力として使用し、このプログラムから入手可能な分子記述子のすべてのものを計量する。
ａ．ｗｉｎＭｏｌｃｏｎｎの出力は、ＡＳＣＩＩテキストファイルの形態であり、典型的には、スペース区切りされており、入力ファイルの各々の構造に関して、第１の列に構造識別子が入っており、残りの列にそれぞれの分子記述子が入っている。
３）スプレッドシートソフトウェアプログラム又はある種の他の適切な技術を使用し、テキストファイルをパースし列にする。分子記述子のラベルは、得られた表の第１行に見出される。
４）分子記述子のラベルによって特定され、各々のモデルに必要な入力に対応する、記述子の列を発見し、抽出する。
ａ．なお、ｗｉｎＭｏｌｃｏｎｎ分子記述子のラベルは、大文字小文字を区別するものである。
【００２６】
ＯＤＴの決定方法
ＯＤＴ値を、Ｊａｖａプログラミング用コンピュータ言語で書かれ本明細書に提供される計量ＯＤＴモデルの使用により、香料混合物中にて特定される各々の遊離ＰＲＭに関し計量する。ＯＤＴモデルのためのプログラムのソースコードは、本明細書において、ＯＤＴＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋｓ．ｊａｖａ用、及びＯＤＴＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋｓＤｅｓｃｒｉｐｔｏｒｓ．ｊａｖａ用の２部として、ワードプロセッサのテキスト形式にて提供される。双方のＪａｖａクラスが、モデルを実行するために必要である。ＯＤＴＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋｓＤｅｓｃｒｉｐｔｏｒｓのクラスは、ニューラルネットワークを実行するために必要な分子記述子が確実に本来の順序にてネットワークに提供されることを目的とする、データコンテナである。ＯＤＴＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋｓのクラスには、ニューラルネットワークの方程式が入っており、ＯＤＴＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋｓＤｅｓｃｒｉｐｔｏｒｓのクラスのインスタンスを入力として予想する。これらの２つのＪａｖａソースコードのクラスのファイルを、ユーザが書いた他のコードと組み合わせる必要があり、ＯＤＴＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋｓＤｅｓｃｒｉｐｔｏｒｓのインスタンスに必要なｗｉｎＭｏｌｃｏｎｎ記述子のデータが加えられ、次に、そのオブジェクトをＯＤＴＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋｓのインスタンスに渡した後、結果を回収することとなる。これらのクラスは、Ｊａｖａソフトウェアのプラットホームのバージョン１．７以降（Ｓｕｎ  Ｍｉｃｒｏｓｙｓｔｅｍｓ／Ｏｒａｃｌｅ  Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ（Ｒｅｄｗｏｏｄ  Ｓｈｏｒｅｓ，Ｃａｌｉｆｏｒｎｉａ，Ｕ．Ｓ．Ａ．））にて実行されることを予定している。
【００２７】
これに関連するものは、上述のプログラムのソースコードが「ＯＤＴＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋｓ」及び「ＯＤＴＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋｓＤｅｓｃｒｉｐｔｏｒｓ」として保存されているコンパクトディスク（「ＣＤ−Ｒ」）である。このワードプロセッサのテキスト形式のファイルは、２０１５年４月２１日に創作されたものであり、それぞれに１４１バイト及び１７バイトのデータが入っている。ＣＤ−Ｒの全容が、本明細書に参照により組み込まれる。
【００２８】
ＯＤＴ値を計量するために使用されるモデルは、書籍「Ｓｔａｎｄａｒｄｉｚｅｄ  Ｈｕｍａｎ  Ｏｌｆａｃｔｏｒｙ  Ｔｈｒｅｓｈｏｌｄｓ」（Ｄｅｖｏｓ，Ｍ．、Ｐａｔｔｅ，Ｆ．、Ｒｏｕａｕｌｔ，Ｊ．、Ｌａｆｆｏｒｔ，Ｐ．、Ｖａｎ  Ｇｅｍｅｒｔ，Ｌ．Ｊ．、Ｓｔａｎｄａｒｄｉｚｅｄ  Ｈｕｍａｎ  Ｏｌｆａｃｔｏｒｙ  Ｔｈｒｅｓｈｏｌｄｓ、ＩＲＬ：Ｏｘｆｏｒｄ，Ｅｎｇｌａｎｄ，１９９０．）に提供されているＯＤＴデータに基づく。この状況において、ヒトのＯＤＴは、嗅覚の指数（ｐ．ｏｌ）として表記される（空気中の臭気物質のモル濃度の、１０を底とする対数の負値であり、ヒトが臭気物質の存在を感知する最低限の値）。これらの値を、ｐｐｍ（体積）及びｐｐｂ（体積）などの他の一般に使用される単位に直接変換することができ、１ｐｐｍ及び１ｐｐｂの閾値は、それぞれ、ｐ．ｏｌ＝６、及びｐ．ｏｌ＝９と等価である。ＯＤＴ計量モデル自体は、Ｊａｖａプログラミング言語で書かれた１０個の個々の計量ニューラルネット（「ＣＮＮ」）モデルのセットである。１０個のＣＮＮモデルすべての出力を平均し、平均ｐ．ｏｌ値を予測値のセットの標準偏差と併せて報告する。
【００２９】
以下のＯＤＴ計量値試験方法を実行するために必要な初期情報としては、試験される香料混合物中の各々のＰＲＭの特定及び分子構造、並びに本明細書において記載されるそれぞれの試験方法に従って決定されたとおりの、そのＰＲＭの各々に関する様々な計量により誘導された分子記述子の値が挙げられる。更に、各々のＰＲＭの重量％もまた、香料混合物のＯＩを計算するために必要である。
【００３０】
ＯＤＴ計量に必要な、ｗｉｎＭｏｌｃｏｎｎにより誘導された具体的な分子記述子としては、
ｎａｓＳ＝イオウ原子の総数、
Ｈｍａｘ＝最高原子濃度、ＨＥ状態（最大極性の水素原子の部位）、
ｆｗ＝構造の式量、
ｘｃ３＝３次クラスタ分子結合指数、
ｎｕｍＨＢａ＝水素結合受容性原子の総数、
ｅ２Ｃ３Ｏ１ｓ＝２つの他の非水素原子に結合した酸素原子と炭素原子との二重結合に関する、結合型電子位相幾何学的状態指標の総計、
ｅ１Ｃ３Ｏ１ｄ＝２つの他の非水素原子に結合したヒドロキシル酸素原子とｓｐ2炭素原子との単結合に関する、結合型電子位相幾何学的状態指標の総計、
ＳｓｓＣＨ２＝メチレン（−ＣＨ2−）の炭素原子に関する、電子位相幾何学的状態指標値の総計、
ｘｖ１＝価数補正した１次分子結合指数、
ＳＨＨＢａ＝分子中のすべての水素結合受容性原子に関する、電子位相幾何学的状態指標値の総計、
ｎａｓＯ＝酸素原子の総数、
ｅ２Ｃ２Ｏ１＝１つの水素原子と１つの非水素原子とに結合した酸素原子と炭素原子との二重結合に関する、電子位相幾何学的状態指標の総計、
ｎａｓＣ＝炭素原子の総数、
ＳＨＨＢｄ＝水素結合供与性原子上のすべての水素原子に関する、水素原子電子位相幾何学的状態指標の総計、
ｎｒｂｏｎｄ＝回転可能な結合の総数、
ｎｅｌｅｍ＝元素の種類の総数、
ＳｓＣＨ３＝メチル基（−ＣＨ3）の炭素原子に関する、電子位相幾何学的状態指標の総計、
ｅａＣ２Ｃ２ａ＝２つの不飽和芳香族炭素原子間の芳香族結合に関する、結合型電子位相幾何学的状態指標の総計、
ｅ１Ｃ３Ｏ１ａ＝ヒドロキシル酸素原子と芳香環炭素原子との単結合に関する、結合型電子位相幾何学的状態指標の総計、
ＳＨＣｓａｔｕ＝ｓｐ2炭素原子とも結合しているｓｐ3炭素上の水素原子に関する、水素原子電子位相幾何学的状態指標の総計、
Ｑｖ＝電子位相幾何学的状態極性指標、
ｎｖｘ＝グラフの頂点の総数（非水素原子の総数）
が挙げられる。
【００３１】
具体的な分子記述子を、ｗｉｎＭｏｌｃｏｎｎソフトウェアによって表形式で出力する。ＯＤＴモデル自体は、ＯＤＴＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋｓのクラスに提供されている。ＯＤＴＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋｓＤｅｓｃｒｉｐｔｏｒｓのヘルパークラスにより、ｓｅｔｔｅｒメソッド（setter method：セッターメソッド）に、個々の記述子をヘルパーのインスタンスに任意の順序にて加えることのできる方法が提供される。ヘルパークラスのｇｅｔＯｒｄｅｒｅｄＤｅｓｃｒｉｐｔｏｒｓ（）メソッドは、ニューラルネットワークのモデルに必要な記述子の秩序配列を返す。ＯＤＴモデルを実行するためには、１）ヘルパークラスのインスタンスを作成し、２）ヘルパークラスのインスタンスをｗｉｎＭｏｌｃｏｎｎが必要とする記述子の値と共に格納し、３）ヘルパークラスからの記述子の秩序配列をＯＤＴモデルのインスタンスに渡し、４）及び次に、モデルのインスタンスから戻ってｇｅｔＯＤＴＭｏｄｅｌＲｅｓｕｌｔ（）メソッドを使用し、計量ＯＤＴ（計量したＯＤＴ）値を取得する、メインクラスを作成することが必要である。メインクラスは、ユーザが提供することを予定しており、ｗｉｎＭｏｌｃｏｎｎの記述子において読み取る役割のものであり、及び各々のＰＲＭに関するモデルから誘導された計量ＯＤＴ値を報告する役割のものである。
【００３２】
ＯＤＴモデルは、ＣＮＮの形態のものである。各々のＣＮＮは、Ｊａｖａ（バージョン１．７）に、単一のＪａｖａクラスのオブジェクト内に具現化されている各々のネットワークと共に実装されている。ＯＤＴモデルを実行するためには、モデルクラスに必要な入力を作成し、インスタンスを作成し実行し、次に結果を回収し報告する、Ｊａｖａメインクラスにより、モデルクラスをラップすることが必要である。ＣＮＮモデルクラスは、モデル入力を本来の順序にてＣＮＮに提供するために必要な補助（associated）Ｄｅｓｃｒｉｐｔｏｒクラスを有する。Ｊａｖａメインクラスは、それぞれの記述子のクラスにインスタンスを作成し、記述子のクラスのインスタンスに必要なｗｉｎＭｏｌｃｏｎｎの記述子を加え、次にその記述子のクラスのインスタンスを引数としてＣＮＮに通す必要がある。
【００３３】
臭気感知指数の計量：
１）本明細書において提供されるＯＤＴＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋｓＤｅｓｃｒｉｐｔｏｒｓ及びＯＤＴＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋｓのクラスのインスタンスを作成しアクセスする、Ｊａｖａのメイン実行クラスを作成する。
２）対象の各々の香料原料に関して、
ａ．ｗｉｎＭｏｌｃｏｎｎプログラム（バージョン１．０．１．３）を使用し、利用可能な分子記述子のすべてのものを計量する。
ｂ．ｗｉｎＭｏｌｃｏｎｎの出力から、以下の分子記述子（ｎａｓＳ，Ｈｍａｘ，ｆｗ，ｘｃ３，ｎｕｍＨＢａ，ｅ２Ｃ３Ｏ１ｓ，ｅ１Ｃ３Ｏ１ｄ，ＳｓｓＣＨ２，ｘｖ１，ＳＨＢａ，ｎａｓＯ，ｅ２Ｃ２Ｏ１，ｎａｓＣ，ＳＨＨＢｄ，ｎｒｂｏｎｄ，ｎｅｌｅｍ，ＳｓＣＨ３，ｅａＣ２Ｃ２ａ，ｅ１Ｃ３Ｏ１ａ，ＳＨＣｓａｔｕ，Ｑｖ，ｎｖｘ）の値を抽出する。
ｃ．Ｊａｖａのメイン実行プログラム内に、ＯＤＴＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋｓＤｅｓｃｒｉｐｔｏｒｓのクラスのインスタンスを作成する。
ｄ．ＯＤＴＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋｓＤｅｓｃｒｉｐｔｏｒｓのインスタンスのｓｅｔｔｅｒメソッドを使用し、ステップ２ｂに掲載された記述子のすべての値を設定する。
ｅ．同じＪａｖａのメイン実行プログラム内に、パラメータの引数としてステップ２ｄにて作成されたＯＤＴＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋｓＤｅｓｃｒｉｐｔｏｒｓのインスタンスを使用し、ＯＤＴＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋｓのクラスのインスタンスを作成する。
ｆ．同じＪａｖａのメイン実行プログラム内に、ｇｅｔＯＤＴＭｏｄｅｌＲｅｓｕｌｔ（）メソッドをステップ２ｅにて作成したＯＤＴＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋｓのインスタンス上にコールすることによって、所与の香料原料に関する計量臭気感知閾値（計量した臭気感知閾値）を回収する。
【００３４】
香料混合物は、前述のＯＩ範囲のうちの１つを有してもよく、約１ｐｐｂ以下のＯＤＴを有するＰＲＭが少なくとも約５重量％（混合物に対する重量％）、又は約１ｐｐｂ以下のＯＤＴを有するＰＲＭが約１０重量％、又は約１ｐｐｂ以下のＯＤＴを有するＰＲＭが約１０重量％〜約５０重量％、又は約１ｐｐｂ以下のＯＤＴを有するＰＲＭが少なくとも約２０重量％、又は約１ｐｐｂ以下のＯＤＴを有するＰＲＭが約２０重量％〜約５０重量％、又は約１ｐｐｂ以下のＯＤＴを有するＰＲＭが少なくとも約３０重量％、又は約１ｐｐｂ以下のＯＤＴを有するＰＲＭが約３０重量％〜約５０重量％、又は約０．５ｐｐｂ〜約１ｐｐｂのＯＤＴを有するＰＲＭが少なくとも約１０重量％、又は約０．５ｐｐｂ〜約１ｐｐｂのＯＤＴを有するＰＲＭが約１０重量％〜約５０重量％のものでよい。
【００３５】
本発明に好適な香料混合物の例示的なＯＩ値を表１に示す。
【００３６】
【表１】
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【００３７】
香料混合物は、約４５重量％〜約８５重量％のＰＲＭを含むことができ、加重平均ＶＰ範囲が約１５，０００ｐｐｂ〜約２０，０００ｐｐｂのものにでき、又は約５０重量％〜約８０重量％のＰＲＭを含むことができ、加重平均ＶＰ範囲が約１５，０００ｐｐｂ〜約２０，０００ｐｐｂのものにでき、又は約５５重量％〜約７５重量％のＰＲＭを含むことができ、加重平均ＶＰ範囲が約１５，０００ｐｐｂ〜約２０，０００ｐｐｂのものにできる。例示的な香料混合物のＶＰ範囲を表２に示す。
【００３８】
【表２】
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【００３９】
任意の市販されているＰＲＭを、本発明に好適なＯＩ範囲を有する香料混合物中に使用することができる。ＰＲＭ材料としては、表３に掲載されているものが挙げられる。
【００４０】
【表３】
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【００４１】
また、香料混合物は、水、溶媒などをはじめとする公知のキャリア材料などの不揮発性成分を含有してもよい。香料混合物は、香料混合物の３５重量％未満、又は２５重量％未満の、当該技術分野において公知の溶媒を有してもよい。
【００４２】
本発明の香料混合物が組成物中に存在し、当該技術分野において公知の付加的な成分を有してもよい。例えば、香料混合物を、上述のとおり、キャリアと組み合わることができ、及び／又は悪臭成分と組み合わせて臭気を中和することができる。好適な香料混合物は、シクロデキストリン、ポリアミンポリマー、反応性アルデヒド、及びイオノン（ionones）を含む。そのような場合、本発明の香料混合物は、組成物の５０重量％〜１００重量％の香料混合物及び組成物の３０重量％〜５０重量％の１つ以上のキャリア、又は組成物の０．００１重量％〜１０重量％の香料混合物及び組成物の９０重量％〜９９重量％の付加的な成分を含む量にて使用してよい。
【００４３】
本発明の香料混合物を流体移動部材（市販されている芯部又は通気性の膜）で使用する場合、香料混合物の粘度は、ＰＲＭを流体移動部材に送出する方法及び時の制御が可能であると考えてよい。例えば、より低粘度のＰＲＭは、より高粘度のＰＲＭよりも、速く流れることができる。より低粘度の相よりわずかに低密度、又は同様の密度である、より高粘度のＰＲＭは、重力によって香料混合物を含む貯蔵器に残ることが可能である。したがって、より低粘度のＰＲＭを、移動要素に送出することができ、及びより早く大気に放散させることができる。ＰＲＭは、粘度が約２３ｃＰ未満、及び表面張力が約３３ｍＮ／ｍ未満のものでよい。１つの実施形態において、ＰＲＭを含有する香料混合物の有する粘度は、約１．０ｃＰ〜約２５ｃＰ未満、あるいは約１．０ｃＰ〜約２３ｃＰ未満、あるいは約１．０ｃＰ〜約１５ｃＰ未満でよい。
【００４４】
香料混合物を設計することにより、香料混合物の有する表面張力を、約１９ｍＮ／ｍ〜約３３ｍＮ／ｍ未満、あるいは約１９ｍＮ／ｍ〜約３０ｍＮ／ｍ未満、あるいは約１９ｍＮ／ｍ〜約２７ｍＮ／ｍ未満にできる。
【００４５】
方法
本発明は、本明細書において記載された香料混合物を、空中に拡散させる方法を含む。方法は、蒸発補助要素及び送出エンジンを有する任意の空気清浄機器、を用意する工程、を含んでもよい。蒸発補助要素は、送風機組立部品でもよい。送出エンジンは、液体揮発性香料混合物をその内部に有し、及び液体香料混合物と流体連通する流体移動部材（通気性の膜又は芯部など）を有する。方法は、電源を介し、蒸発補助要素を起動する工程、を含む。蒸発補助要素が化学物質を含む、又は撹拌機を備えるいくつかの実施形態において、起動工程は、有効量の化学的蒸発補助要素を加えること、又は機器及び／若しくは送出エンジンの手動撹拌で液体揮発性香料混合物の蒸発を補助すること、を含んでもよい。また、本発明の方法は、本明細書において開示されているとおりの負荷サイクルにより蒸発補助要素を起動する工程、を含む。
【実施例】
【００４６】
香料強度試験
本明細書における表１中の香料混合物１〜９を、対照混合物に対する香気強度について、表４に示すとおり試験した。
【００４７】
【表４】
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【００４８】
官能試験室（官能試験の部屋）の説明。大部屋は、５ｍ×５ｍ×２ｍ（１５’×１５’×高さ８’）である。部屋は３枚のガラル壁を有し、最前の壁にガラス戸がある。後壁はアルミニウムパネルであり、天井は同様にアルミニウムである。床は工業グレードのタイル張りである。この部屋の構造は、典型的な構造（石壁、リノリウムタイルなど）と共通性のある表面内への香料吸収をなくす。
【００４９】
香料強度評価手順
１．官能試験室のエアコントローラを、パージする設定にし、空気を部屋から
建物の外に除去する。この設定を、１５分間維持する。
２．訓練された臭気評価者は、残存する香料又は部屋の臭気が
室内に全く存在しないことを確かめる。室内に残存する臭気が残っている場合、上記のステップ１を繰り返す。
３．部屋を、残存する臭気なしと判断すると、次に、官能試験室のエアコントローラを、１時間当たり２回の換気、及び室内に予備ファンなしに調整する。この値で、部屋を、準備する設定にし、試験値を設定する。この方法において、室温及び湿度を、２１℃（７０°Ｆ）の室温及び４０％以下の湿度の、所望の試験設定値に調整する。
４．部屋を所望の設定値に調温調湿（equilibrate）後、評価者は入室し、試験製品を室内の所望の位置に置き、機器を起動する（機器のスイッチを入れる。）。次に、評価者は部屋を去り、背後のドアを確実に締める（ドアを、入退室のために物理的に開けない限り、常に閉めたままになるよう設定する。）。訓練された臭気評価者は、臭気室に入り、ドアを閉める。
５．製品を、室内に６０分間静置しておく。１時間の時点で、訓練された臭気評価者は、入室し、次の６０秒にわたって香料の臭気評価を実施し、室内における、強度、特性、及び分布の観測を行なう。入退室の際、すべてのドアを閉め、試験期間中、閉めたままにしておく。
【００５０】
香料強度の尺度
８１〜１００は、大変に強い、すなわち、極端に強烈であり、鼻の内部に充満するほどであり、もう少しで「味がする」と言うことができるほどである。
６１〜８０は、強い、すなわち、大変に部屋に充満するほどであり、やや強烈である。
４１〜６０は、中程度、すなわち、部屋に充満するほどであり、明確に認めることができる。
２１〜４０は、弱い、すなわち、すべての隅において臭っていると言うことができるほどであり、なお特性を認めることができる。
１〜２０は、大変に弱い、すなわち、部屋のすべての部分で臭っているとは言えないほどである。
０は、臭気なしである。
【００５１】
図１は、本発明による香料混合物が、３０日目であっても、驚くべき優れた香気強度を与えることを示す。
【００５２】
本明細書に開示した寸法及び値は、記載された正確な数値に厳密に限定されるものと理解されるべきではない。むしろ、特に断らない限り、そのような各寸法は、記載された値とその値の周辺の機能的に同等の範囲の両方を意味するものとする。例えば、「４０ｍｍ」として開示される寸法は、「約４０ｍｍ」を意味するものとする。すべての百分率及び比率は、特に指示がない限り、重量で計算される。
【００５３】
「発明を実施するための形態」の中で引用されたすべての文献は、関連部分において、本明細書に参照により組み込まれる。いかなる文献の引用も、それが本開示に関する先行技術であることを承認するものとして解釈されるべきでない。本明細書における用語のいずれかの意味又は定義が、参照により組み込まれる文献における用語のいずれかの意味又は定義と対立する範囲においては、本明細書においてその用語に付与した意味又は定義を適用するものとする。
【００５４】
以上、本開示の特定の実施形態について図示、説明したが、本開示の趣旨及び範囲から逸脱することなく他の様々な変更及び改変が可能である点は当業者には明白であろう。したがって、本開示の範囲内に属するすべてのこのような変更及び修正を、添付された特許請求の範囲に網羅されているものとする。
【図１】
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【国際調査報告】
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