(57)【要約】【課題】光酸化劣化により分子量が増加したり低下したりする高分子材料の強度や伸び等の物性の低下の度合いを精度高く推定すること。【解決手段】記憶部４が、複数の既知の条件下で光酸化劣化した高分子材料について測定された物性情報４１と、複数の所定の条件下で光酸化劣化した高分子材料および未知の条件下で光酸化劣化した推定対象の高分子材料について測定された分子量分布情報４２とを記憶し、分子量パラメータ算出部５１が、分子量分布から分子量を表す複数の分子量パラメータを算出して分子量情報４３とし、重回帰分析部５２が、複数の既知の条件下で光酸化劣化した高分子材料について、物性を従属変数とし、偏回帰係数の正負が異なる複数の分子量パラメータを説明変数とする重回帰分析を行い、物性推定部５３が、推定対象の高分子材料について、分子量パラメータと重回帰分析により得られた重回帰式とを用いて、物性の推定値を算出する。【選択図】図１
2016180660.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
推定装置で実行される推定方法であって、
複数の既知の条件下で光酸化劣化した高分子材料について測定された物性と、該複数の既知の条件下で光酸化劣化した高分子材料および未知の条件下で光酸化劣化した推定対象の該高分子材料について測定された分子量分布とを記憶する記憶部を参照し、
前記分子量分布から分子量を表す複数の分子量パラメータを算出する分子量パラメータ算出工程と、
前記複数の既知の条件下で光酸化劣化した高分子材料について、前記物性を従属変数とし、偏回帰係数の正負が異なる複数の前記分子量パラメータを説明変数とする重回帰分析を行う重回帰分析工程と、
前記推定対象の高分子材料について、前記分子量パラメータと前記重回帰分析工程において得られた重回帰式とを用いて、物性の推定値を算出する物性推定工程と、
を含んだことを特徴とする推定方法。
【請求項２】
前記分子量パラメータは、数平均分子量、ピークトップ分子量、重量平均分子量、Ｚ平均分子量、微分分子量分布曲線における特定の分子量Ｍに対するｄｗ／ｄ（Ｌｏｇ（Ｍ））、または積分分子量分布曲線における特定の積算値に対する分子量であることを特徴とする請求項１に記載の推定方法。
【請求項３】
前記物性は、前記高分子材料の強度または伸びのいずれかであることを特徴とする請求項１または２に記載の推定方法。
【請求項４】
前記高分子材料は、光酸化劣化する前の初期状態において、非架橋タイプの構造をもつことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の推定方法。
【請求項５】
前記高分子材料は、ポリオレフィン系樹脂、ポリビニル系樹脂、ポリエステル系樹脂、ポリエーテル系樹脂、ポリアミド系樹脂、ポリウレタン系樹脂、または分子構造内にエチレン基が重合したポリエチレン構造を有する樹脂のいずれか１つであることを特徴とする請求項４に記載の推定方法。
【請求項６】
複数の既知の条件下で光酸化劣化した高分子材料について測定された物性と、該複数の既知の条件下で光酸化劣化した高分子材料および未知の条件下で光酸化劣化した推定対象の該高分子材料について測定された分子量分布とを記憶する記憶部と、
前記分子量分布から分子量を表す複数の分子量パラメータを算出する分子量パラメータ算出部と、
前記複数の既知の条件下で光酸化劣化した高分子材料について、前記物性を従属変数とし、偏回帰係数の正負が異なる複数の前記分子量パラメータを説明変数とする重回帰分析を行う重回帰分析部と、
前記推定対象の高分子材料について、前記分子量パラメータと前記重回帰分析部により得られた重回帰式とを用いて、物性の推定値を算出する物性推定部と、
を備えることを特徴とする推定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、推定方法および推定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に、高分子材料を屋外で使用すると、紫外線により光酸化劣化して強度や伸び等の物性が低下する。強度や伸び等の物性は、高分子材料の分子量に関連があることが知られている。例えば、分子量が高いほど、強度が高いことや、ある程度分子量が低下するまで強度が低下しにくいことが知られている（非特許文献１参照）。また、紫外線により光酸化劣化して分子量が低下すると、分子鎖が切断されて短くなるために、強度や伸び等の物性が低下することが知られている（非特許文献２，３参照）。そのため、高分子材料の分子量と強度や伸び等の物性との間には正の相関があると考えられてきた。
【０００３】
しかしながら、高分子材料が屋外暴露もしくは促進耐候性試験により光酸化劣化して強度や伸び等の物性が低下しても、分子量が増加したケースも報告されている（非特許文献４参照）。この場合、分子量と強度や伸び等の物性との間には、負の相関があることになる。
【０００４】
なお、光酸化劣化の過程では、ラジカルが関与して、分子鎖が切断されて低分子量化する反応と、ラジカル再結合により高分子量化する反応とが起こることが知られている（非特許文献５参照）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】本間，「プラスチックの実用強さと耐久性２」，プラスチックス，Vol.54，No.11，p.95-102
【非特許文献２】本間，「プラスチックの実用強さと耐久性７」，プラスチックス，Vol.55，No.4，p.143-152
【非特許文献３】海老沢、他２名，「分子量および分子量分布からみたポリエチレンの紫外線劣化」，高分子論文集，1979年，Vol.36，No.12，p.791-795
【非特許文献４】J.L.Angulo-Sanchez，H.Ortega-Ortiz，S.Sanchez-Valdes，“Photodegradation  of  Polyethylene  Films  Formulated  with  a  Titanium-Based  Photosensitizer  and  Titanium  Dioxide  Pigment”，Journal  of  Applied  Polymer  Science，1994，Vol.53，p.847-856
【非特許文献５】J.F.Rabek，“Polymer  Photodegradation:Mechanisms  and  Experimental  Methods”，London，Chapman  and  Hall，1995，p.24-30
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
高分子材料のうち、ポリエチレンについて、屋外暴露もしくは促進耐候性試験により光酸化劣化して強度や伸び等の物性が低下しても、分子量が増加したり低下したりすることが報告されている。このように、光酸化劣化により強度や伸び等の物性が低下した場合に、分子量が増加する場合も低下する場合もあるとすれば、分子量と強度や伸び等の物性との関係が不明確で、分子量から試料の光酸化劣化による強度や伸び等の物性の低下の度合いを推定することが困難である。
【０００７】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、光酸化劣化により分子量が増加したり低下したりする高分子材料の強度や伸び等の物性の低下の度合いを精度高く推定することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係る推定方法は、推定装置で実行される推定方法であって、複数の既知の条件下で光酸化劣化した高分子材料について測定された物性と、該複数の既知の条件下で光酸化劣化した高分子材料および未知の条件下で光酸化劣化した推定対象の該高分子材料について測定された分子量分布とを記憶する記憶部を参照し、前記分子量分布から分子量を表す複数の分子量パラメータを算出する分子量パラメータ算出工程と、前記複数の既知の条件下で光酸化劣化した高分子材料について、前記物性を従属変数とし、偏回帰係数の正負が異なる複数の前記分子量パラメータを説明変数とする重回帰分析を行う重回帰分析工程と、前記推定対象の高分子材料について、前記分子量パラメータと前記重回帰分析工程において得られた重回帰式とを用いて、物性の推定値を算出する物性推定工程と、を含んだことを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、光酸化劣化により分子量が増加したり低下したりする高分子材料の強度や伸び等の物性の低下の度合いを精度高く推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】図１は、本発明の一実施形態に係る推定装置の概略構成を示す模式図である。
【図２】図２は、本実施形態の物性情報のデータ構成例を示す図である。
【図３】図３は、本実施形態の分子量情報のデータ構成例を示す図である。
【図４】図４は、本実施形態の物性情報と分子量情報とを統合した図である。
【図５】図５は、本実施形態の光酸化劣化の過程を説明するための説明図である。
【図６】図６は、本実施形態の光酸化劣化の機構を説明するための説明図である。
【図７】図７は、本実施形態の光酸化劣化の機構を説明するための説明図である。
【図８】図８は、本実施形態の推定処理手順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】
【００１１】
以下、図面を参照して、本発明の一実施形態を詳細に説明する。なお、この実施形態により本発明が限定されるものではない。また、図面の記載において、同一部分には同一の符号を付して示している。
【００１２】
［推定装置の構成］
図１は、本実施形態に係る推定装置の概略構成を示す模式図である。図１に示すように、推定装置１は、ワークステーションやパソコン等の汎用コンピュータで実現され、測定部２、表示部３、記憶部４および制御部５を備える。
【００１３】
測定部２は、複数の既知の条件下で光酸化劣化した高分子材料の物性および分子量分布を測定する。具体的に、測定部２は、物性測定部２１および分子量分布測定部２２を備える。物性測定部２１は引張試験機等の物性測定装置で実現され、高分子材料の強度や伸び等の物性を測定する。また、分子量分布測定部２２は、ゲル浸透クロマトグラフィー装置等で実現され、高分子材料の分子量分布を測定する。
【００１４】
本実施形態では、高分子材料として例えば１ｍｍ厚のポリエチレンを様々な条件で光酸化劣化させて作製された複数の試料について、物性測定部２１が物性を表す物性パラメータとして引張強度（以下、最大引張強度とも記す。）を測定し、分子量分布測定部２２が分子量分布を測定する。
【００１５】
ここで、物性測定部２１が測定する物性パラメータは、引張強度に限定されない。例えば、物性測定部２１は、物性を表す物性パラメータとして曲げ強度、伸び等を測定してもよい。
【００１６】
光酸化劣化の条件として、例えば、１ヶ月、２か月、３ヶ月の各期間、屋外に暴露する。または、４８時間、７２時間、９６時間の各期間、ブラックパネル温度を６０℃として紫外線蛍光ランプ式の促進耐候性試験装置で劣化させる。または、２４時間、３６時間、４８時間の各期間、ブラックパネル温度を８０℃として紫外線蛍光ランプ式の促進耐候性試験装置で劣化させる。または、１００時間、２００時間、３００時間の各期間、ブラックパネル温度を６３℃としてキセノンアークランプ式の促進耐候性試験装置で劣化させる。または、５０時間、１００時間、１５０時間の各期間、ブラックパネル温度を７３℃としてキセノンアークランプ式の促進耐候性試験装置で劣化させる。または、２４時間、４８時間、７２時間の各期間、メタルハライドランプ式の促進耐候性試験装置で劣化させる。このような様々な条件下で光酸化劣化させたポリエチレン試料が作製される。なお、光酸化劣化の条件はこれに限定されない。
【００１７】
表示部３は、液晶ディスプレイなどの表示装置、プリンターなどの印刷装置等によって実現され、測定部２によって測定された測定結果や、後述する推定処理により推定された推定結果等を出力する。
【００１８】
記憶部４は、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、フラッシュメモリ（Flash  Memory）等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現され、測定部２によって測定された測定結果や、後述する推定処理により推定された推定結果等を記憶する。記憶部４は、ＬＡＮやインターネットなどの電気通信回線を介して制御部５と通信する構成でもよい。
【００１９】
記憶部４は、複数の既知の条件下で光酸化劣化した高分子材料について測定された物性を記憶する。また、記憶部４は、複数の既知の条件下で光酸化劣化した高分子材料および推定対象の未知の条件下で光酸化劣化した高分子材料について測定された分子量分布を記憶する。
【００２０】
具体的に、記憶部４に記憶される測定結果には、物性情報４１、分子量分布情報４２および分子量情報４３が含まれる。図２は、物性情報４１を例示する図である。物性情報４１は、物性測定部２１により測定され、図２に例示するように、複数の既知の条件下で光酸化劣化した高分子材料と各高分子材料の引張強度（ＭＰａ）の測定値とを含む。図２には、例えば、劣化品１は、３ヶ月屋外暴露されることにより光酸化劣化した高分子材料であり、その引張強度は１５．５ＭＰａであることが示されている。
【００２１】
なお、物性情報４１には、光酸化劣化していない高分子材料についての測定値が含まれてもよい。この場合、後述する分子量分布情報４２にも光酸化劣化していない高分子材料について測定された分子量分布が含まれ、分子量情報４３にも光酸化劣化していない高分子材料について算出された分子量パラメータ値が含まれる。
【００２２】
分子量分布情報４２は、分子量分布測定部２２により測定された各高分子材料の分子量分布を示す情報である。分子量分布情報４２には、複数の既知の条件下で光酸化劣化した高分子材料についての分子量分布と、未知の条件下で光酸化劣化した後述する推定処理における推定対象の高分子材料についての分子量分布が含まれる。
【００２３】
また、分子量情報４３は、分子量分布情報４２の分子量分布から算出された各高分子材料の分子量を表す情報である。図３は、分子量情報４３を例示する図である。図３に例示するように、分子量情報４３は、複数の既知の条件下で光酸化劣化した高分子材料と、各高分子材料の分子量を表す分子量パラメータとしての数平均分子量Ｍｎ、ピークトップ分子量Ｍｐ、および重量平均分子量Ｍｗの各算出値とを含む。図３において、各分子量パラメータ値は、光酸化劣化する前の初期値を１００％として規格化された残率（％）、すなわち初期値の何％の値になるかで表されている。図３には、例えば、劣化品１は、３ヶ月屋外暴露されることにより光酸化劣化した高分子材料であり、Ｍｎの残率は１２０．０％、Ｍｐの残率は６５．０％、またＭｗの残率は１０５．０％であることが示されている。
【００２４】
なお、これらの分子量パラメータ値は、後述するように、分子量分布測定部２２により測定された分子量分布情報４２の分子量分布から、分子量パラメータ算出部５１により算出される。また、分子量情報４３には、未知の条件下で光酸化劣化した後述する推定処理における推定対象の高分子材料についての分子量パラメータ値が含まれる。
【００２５】
制御部５は、メモリに記憶された処理プログラムを実行するＣＰＵ（Central  Processing  Unit）等を用いて実現され、処理プログラムを実行することにより、分子量パラメータ算出部５１、重回帰分析部５２、および物性推定部５３として機能する。
【００２６】
分子量パラメータ算出部５１は、測定された分子量分布から分子量を表す複数の分子量パラメータを算出する。具体的に、分子量パラメータ算出部５１は、測定部２が測定した測定結果の分子量分布情報４２を記憶部４から抽出し、各高分子材料について、分子量分布から分子量を表す分子量パラメータであるＭｎ、Ｍｐ、Ｍｗの値を算出する。算出された分子量情報４３（図３参照）は、記憶部４に記憶される。なお、分子量パラメータ算出部５１は、後述する重回帰分析部５２で説明変数として使用される分子量パラメータの値のみを算出するようにしてもよい。
【００２７】
ここで、図４を参照して、物性と分子量との相関について説明する。図４は、図２に例示した物性情報４１と図３に例示した分子量情報４３とを統合した図である。図４に示すように、光酸化劣化により同程度に引張強度が低下した試料同士を比較すると、光酸化劣化の条件により、分子量分布や各分子量パラメータの値が大きく異なる。例えば、屋外暴露で光酸化劣化させた試料（劣化品１）、紫外線蛍光ランプ式の促進耐候性試験装置で光酸化劣化させた試料（劣化品８〜１１）では、ＭｎとＭｗとがほぼ増加している一方で、Ｍｐは低下している。また、キセノンアークランプ式の促進耐候性試験装置で光酸化劣化させた試料（劣化品２〜５）では、紫外線の強さや設定温度の違いにより、Ｍｎ、Ｍｗが低下するものと増加するものとが混在する。メタルハライドランプ式の促進耐候性試験装置で光酸化劣化させた試料（劣化品６〜７）では、Ｍｎ、Ｍｐ、Ｍｗの全てが低下している。とくに、Ｍｐは、全ての試料において光酸化劣化により低下しており、引張強度と正の相関があることがわかる。このように、分子量パラメータの種類により光酸化劣化時の値の変化挙動が異なることがわかる。
【００２８】
次に、図５〜７を参照して光酸化劣化の機構について説明する。光酸化劣化の過程では、図５に例示するように、ラジカルが関与した反応が起こる。すなわち、式（２．１４）および式（２．１５）に示すように、ノリッシュ反応により分子鎖が切断されて低分子量化される反応と、式（２．３５）および式（２．３６）に示すように、ラジカル再結合により高分子量化される反応とが起こる（非特許文献５参照）。
【００２９】
当初から高分子量化するように設計された高分子材料では、分子構造が規則的であるため、高分子量化するほど強度や強度低下耐性の向上が見込まれる。一方、高分子材料が屋外暴露または促進耐候性試験による光酸化劣化で高分子量化する場合、ラジカル再結合による高分子量化の反応がランダムに発生する。
【００３０】
この場合、高分子量化する前の高分子材料では、図６に例示するように、分子鎖同士が互いに独立している。そのため、伸びがよく、また、引張応力が特定の分子鎖に集中することなく分散されるため、引張強度も高い。
【００３１】
一方、光酸化劣化により高分子量化した高分子材料では、図７に例示するように、分子鎖同士が結合するため、破線で囲んだ領域Ａ、Ｂに示すように、伸びる余地が減少して伸びが低下する。また、破線で囲んだ領域Ａに示すように、複数の分子鎖にかかる引張応力が特定の分子鎖に集中して切断されやすくなるため、もしくは引張応力が集中し、その分子鎖と隣の分子鎖との間がずれるため、引張強度が低下する。
【００３２】
重回帰分析部５２は、複数の既知の条件下で光酸化劣化した高分子材料について、物性を従属変数とし、偏回帰係数の正負が異なる複数の分子量パラメータを説明変数とする重回帰分析を行う。具体的に、重回帰分析部５２は、図４に例示した物性情報４１および分子量情報４３を用いて、複数の既知の条件下で光酸化劣化した高分子材料について、最大引張強度（ＭＰａ）を従属変数とし、光酸化劣化時の値の変化挙動が異なるＭｐとＭｗとを説明変数とする重回帰分析を行って、次式（１）に例示する重回帰式を得る。
【００３３】
【数１】
2016180660.tif 000003
【００３４】
上記式（１）の重回帰式において、Ｍｐの偏回帰係数（＝０．１１４）は正の値であることから、Ｍｐの残率と引張強度とは正の相関があることがわかる。一方、Ｍｗの偏回帰係数（＝−０．０４６）は負の値であって、Ｍｗの残率と引張強度とは負の相関があることがわかる。このように、偏回帰係数の正負の符号が異なる２つの説明変数を用いて重回帰分析を行うことにより、精度よく従属変数の引張強度を表すことができる。
【００３５】
例えば、光酸化劣化によりＭｐが低下しＭｗが増加した試料Ａと、光酸化劣化によりＭｐ、Ｍｗがともに低下した試料Ｂについて、引張強度が近似している場合に、ＭｐのみあるいはＭｗのみでは引張強度を精度よく表すことができない。このように、ＭｐおよびＭｗの値が大きく異なるにも関わらず引張強度が近似している試料Ａ、Ｂについて、上記式（１）により精度よく引張強度を表すことができる。このようにして得られた重回帰式により、引張強度の推定対象の高分子材料について、精度高く引張強度を推定することができる。
【００３６】
なお、光酸化劣化していない高分子材料についての物性の測定値および分子量パラメータの算出値があれば、上記の重回帰分析を行う際に適用してもよい。
【００３７】
物性推定部５３は、推定対象の高分子材料について、分子量パラメータと重回帰分析により得られた重回帰式とを用いて、物性の推定値を算出する。具体的に、物性推定部５３は、引張強度の推定対象の試料について、分子量分布測定部２２が測定した分子量分布を用いて分子量パラメータ算出部５１が算出したＭｐおよびＭｗを、上記式（１）に例示される重回帰式に代入して、引張強度の推定値を得る。
【００３８】
例えば、引張強度の推定対象の試料Ｃについて、Ｍｗはその残率が１３０％と増加し、Ｍｐはその残率が５５％と低下した。この試料Ｃでは、Ｍｗが増加していることから、重量ベースではラジカル再結合により高分子量化した分子の割合が増加していることがわかる。また、Ｍｐが低下していることから、分子鎖が切断され分子量が低下した分子の数が増加していることがわかる。
【００３９】
また、引張強度の推定対象の試料Ｄについて、Ｍｗの残率が７０％、Ｍｐの残率が２５％と、Ｍｗ、Ｍｐがともに低下した。この試料Ｄでは、ＭｗもＭｐも低下していることから、ラジカル再結合による高分子量化はあまり発生せず、分子鎖の切断による分子量の低下が著しいことがわかる。
【００４０】
この場合に、上記式（１）により、試料Ｃの引張強度は１４ＭＰａ、試料Ｄの引張強度は１４ＭＰａと推定された。その後、試料Ｃ、Ｄについて、引張強度を測定したところ、いずれも１４ＭＰａ前後であることが確認され、上記式（１）により精度よく推定できることが確認された。
【００４１】
なお、推定装置１は必ずしも測定部２を備える必要はない。その場合、推定装置１は、外部の測定装置が測定した測定値を収集して物性情報４１および分子量分布情報４２とすればよい。
【００４２】
［推定処理手順］
次に、図８のフローチャートを参照して、推定装置１における推定処理手順について説明する。図８のフローチャートは、例えば、操作者による開始を指示する操作入力があったタイミングで開始される。
【００４３】
まず、制御部５が、複数の高分子材料について、測定部２が測定した物性および分子量分布の測定値を収集する（ステップＳ１）。具体的に、制御部５は、複数の既知の条件下で光酸化劣化した高分子材料について、物性測定部２１が測定した物性の測定値を、物性情報４１として記憶部４に記憶させる。また、制御部５は、複数の既知の条件下で光酸化劣化した高分子材料および未知の条件下で光酸化劣化した推定対象の高分子材料について、分子量分布測定部２２が測定した分子量分布の測定値を、分子量分布情報４２として記憶部４に記憶させる。
【００４４】
次に、分子量パラメータ算出部５１が、分子量パラメータを算出する（ステップＳ２）。具体的に、分子量パラメータ算出部５１は、記憶部４から分子量分布情報４２を抽出し、各高分子材料の分子量分布の測定値から分子量を表す複数の分子量パラメータを算出して、分子量情報４３として記憶部４に記憶させる。
【００４５】
次に、重回帰分析部５２が、複数の既知の条件下で光酸化劣化した高分子材料について、物性を従属変数とし、偏回帰係数の正負が異なる複数の分子量パラメータを説明変数とする重回帰分析を行って、重回帰式を作成する（ステップＳ３）。
【００４６】
具体的には、重回帰分析部５２が、記憶部４から物性情報４１と分子量情報４３とを抽出する。そして、重回帰分析部５２が、複数の既知の条件下で光酸化劣化した高分子材料について、物性の測定値と分子量パラメータの算出値とを用いて、物性を従属変数とし、偏回帰係数の正負が異なる複数の分子量パラメータを説明変数とする重回帰分析を行って、重回帰式を作成する。
【００４７】
次に、物性推定部５３が、推定対象の高分子材料について、分子量パラメータと重回帰式とを用いて、物性値を推定する（ステップＳ４）。また、物性推定部５３は、推定した物性値等の推定結果を記憶部４に記憶させる。これにより、一連の推定処理が終了する。
【００４８】
なお、ステップＳ１の処理は、推定処理が開始される前に予め行ってもよい。また、ステップＳ２の処理における分子量パラメータ値の算出は、推定処理が開始される前に予め行ってもよい。
【００４９】
以上、説明したように、推定装置１では、記憶部４に、複数の既知の条件下で光酸化劣化した高分子材料について測定された物性を示す物性情報４１と、複数の既知の条件下で光酸化劣化した高分子材料および未知の条件下で光酸化劣化した推定対象の高分子材料について測定された分子量分布を示す分子量分布情報４２とが記憶される。そして、分子量パラメータ算出部５１が、分子量分布から分子量を表す複数の分子量パラメータを算出して分子量情報４３として記憶部４に記憶させる。また、重回帰分析部５２が、複数の既知の条件下で光酸化劣化した高分子材料について、物性を従属変数とし、偏回帰係数の正負が異なる複数の分子量パラメータを説明変数とする重回帰分析を行う。そして、物性推定部５３が、推定対象の高分子材料について、分子量パラメータと重回帰分析により得られた重回帰式とを用いて、物性の推定値を算出する。
【００５０】
これにより、光酸化劣化時の値の変化挙動が異なる分子量パラメータを説明変数として従属変数である物性を表す重回帰式を得ることができる。したがって、光酸化劣化により分子量が増加したり低下したりする高分子材料の強度や伸び等の物性の低下の度合いを精度高く推定することができる。
【００５１】
なお、高分子材料は、ポリエチレン以外のポリオレフィン材料でもよい。ポリオレフィン材料の光酸化劣化の機構は共通しているためである。あるいは、高分子材料は、ポリビニル系樹脂、ポリエステル系樹脂、ポリエーテル系樹脂、ポリアミド系樹脂、あるいはポリウレタン系樹脂、あるいは、分子構造内にエチレン基が重合したポリエチレン構造を有する樹脂のいずれかであって、非架橋タイプの構造のものでもよい。ここで、非架橋タイプの構造とは、光酸化劣化する前の初期状態で、各分子の分子鎖は多少の枝分かれ構造を有するもののその主鎖は１本であって、網目状の構造ではないことを意味する。これら高分子材料は、溶媒に溶けて分子量分布の測定が可能であり、光酸化劣化の機構が上記ポリオレフィンとラジカルが介在する点で共通しているためである。また、高分子材料は、上記高分子材料を含む複合材料であってもよく、例えば、プラスチック中に繊維を配置して高硬度化されたＦＲＰ（Fiber  Reinforced  Plastics）でもよい。
【００５２】
また、分子量パラメータは、Ｍｎ、Ｍｗ、Ｍｐに限定されない。例えば、Ｚ平均分子量Ｍｚ、微分分子量分布曲線における１０４、１０５あるいは１０６等の特定の分子量Ｍに対するｄｗ／ｄ（Ｌｏｇ（Ｍ））、積分分子量分布曲線における積算１０％、積算５０％あるいは積算９０％等の特定の積算値に対する分子量等を分子量パラメータとしてもよい。
【００５３】
その場合に、上記式（１）に例示する重回帰式の説明変数は、劣化時の値の変化挙動が異なる組み合わせであればよい。すなわち、重回帰式の偏回帰係数の正負が異なる２以上の説明変数の組み合わせであればよく、３以上でもよい。例えば、Ｍｗに加え、あるいはＭｗの代わりに、Ｍｎ、Ｍｚ、微分分子量分布曲線における特定の分子量Ｍに対するｄｗ／ｄ（Ｌｏｇ（Ｍ））、あるいは積分分子量分布曲線における特定の積算値に対する分子量等を用い、これらの分子量パラメータとＭｐとを説明変数としてもよい。
【００５４】
以上、本発明者によってなされた発明を適用した実施形態について説明したが、本実施形態による本発明の開示の一部をなす記述および図面により本発明は限定されることはない。すなわち、本実施形態に基づいて当業者等によりなされる他の実施形態、実施例および運用技術等は全て本発明の範疇に含まれる。
【符号の説明】
【００５５】
１  推定装置
２  測定部
２１  物性測定部
２２  分子量分布測定部
３  表示部
４  記憶部
４１  物性情報
４２  分子量分布情報
４３  分子量情報
５  制御部
５１  分子量パラメータ算出部
５２  重回帰分析部
５３  物性推定部
【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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