"電池材料の品質管理方法であって、電池を構成する電極材量の粉体のサンプルの粒径分布を測定し、前記粒径分布の測定値を取得する測定結果取得工程と、前記測定結果取得工程において取得された前記粒径分布の測定値に基づいて、前記粉体のサンプルの粒径分布の超過平均の推移を求める超過平均算出工程と、前記超過平均算出工程において求められた前記超過平均の推移に基づいて、前記粉体のサンプルの粒径分布の中で、前記粉体の粒径の処理対象範囲を定めるためのしきい値を決定するしきい値決定工程と、前記しきい値決定工程において決定された前記しきい値以上の前記粉体のサンプルの粒径分布と一般化パレート分布とに基づいて、前記粉体のサンプルの粒径分布に適合する前記一般化パレート分布の分布パラメータを求めるパラメータ算出工程と、前記粉体のロットから製造された前記電池の特性と、前記パラメータ算出工程において求められた前記分布パラメータとの相関関係を求め、求めた前記相関関係と、あらかじめ定められた前記電池に要求される特性を示す特性基準値とに基づいて、前記特性基準値を満たす前記分布パラメータの管理基準値を設定する基準値設定工程と、前記基準値設定工程において設定された前記管理基準値に基づいて、生産に供する前記電池の電極材量の粉体のロットを管理するロット管理工程と、を含むことを特徴とする電池材料の品質管理方法。電池材料の品質管理方法であって、前記電池を構成する電極材量の粉体のロット重量と前記粉体のロットから得られた前記粉体のサンプルの粒径を測定するためのサンプル重量とを取得する重量取得工程と、電池を構成する電極材量の粉体のサンプルの粒径分布を測定し、前記粒径分布の測定値を取得する測定結果取得工程と、前記測定結果取得工程において取得された前記粒径分布の測定値に基づいて、前記粉体のサンプルの粒径分布の超過平均の推移を求める超過平均算出工程と、前記超過平均算出工程において求められた前記超過平均の推移に基づいて、前記粉体のサンプルの粒径分布の中で、前記粉体の粒径の処理対象範囲を定めるためのしきい値を決定するしきい値決定工程と、前記しきい値決定工程において決定された前記しきい値以上の前記粉体のサンプルの粒径分布と一般化パレート分布とに基づいて、前記粉体のサンプルの粒径分布に適合する前記一般化パレート分布の分布パラメータを求めるパラメータ算出工程と、前記重量取得工程において取得された前記ロット重量と前記サンプル重量と前記パラメータ算出工程において求められた前記分布パラメータとに基づいて、前記粉体のサンプルの最大粒径を求める最大粒径算出工程と、前記粉体のロットから製造された前記電池の特性と、前記パラメータ算出工程において求められた前記最大粒径との相関関係を求め、求めた前記相関関係と、あらかじめ定められた前記電池に要求される特性を示す特性基準値とに基づいて、前記特性基準値を満たす前記最大粒径の管理基準値を設定する基準値設定工程と、前記基準値設定工程において設定された前記管理基準値に基づいて、生産に供する前記電池の電極材量の粉体のロットを管理するロット管理工程と、を含むことを特徴とする電池材料の品質管理方法。前記超過平均算出工程において求められる前記粉体のサンプルの粒径分布の超過平均の推移は、前記粉体の粒径の大きさについての相対度数により近似されたものである、ことを特徴とする請求項1または2に記載の電池材料の品質管理方法。前記超過平均算出工程において、前記粉体の粒径の大きさについての相対度数は、前記粉体の粒径の大きさの範囲を示す区間を80分割した場合における各区間での前記粉体の粒径の出現頻度である、ことを特徴とする請求項3に記載の電池材料の品質管理方法。前記区間は、前記最大粒径算出工程において求められた前記最大粒径と、所定の算式によって求められた最大粒径の理論値との乖離度に基づいて定められる、ことを特徴とする請求項4に記載の電池材料の品質管理方法。本発明では、電極原料粉体の粒径分布を記述する指標を提供し、原料粉体ロット全体での最大粒径など、原料粉体の粒径管理を定量的に行うことを可能とするものである。すでに鋼の損傷評価などで行われている、いくつかの顕微鏡観察領域の中の最大傷サイズから全体の傷サイズを推定する手法を、材料粉体の粒径管理に適用しようにも、いくつかの困難な点があった。それらを以下に列挙する。たとえば1gのサンプルであっても、原料粉体の粒は無数にあり、最大粒径を顕微鏡あるいは電子顕微鏡で観察、計測するのは事実上困難であること。粉体の粒の数を顕微鏡あるいは電子顕微鏡の視野で捕らえる数程度に限定すると、母集団ロット全体に比して評価するサンプルがあまりにも小さく意味をなさないこと。このように、従来の鋼の損傷評価などに用いられている極値統計の手法では、原料粉体の管理指標は提供できない。本発明は、電極原料粉体の粒径分布を記述する指標を提供し、原料粉体ロット全体での最大粒径など、原料粉体の粒径管理を定量的に行うことを可能とする電池材料の品質管理方法を提供することを目的とする。上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明にかかる電池材料の品質管理方法は、電池材料の品質管理方法であって、電池を構成する電極材量の粉体のサンプルの粒径分布を測定し、前記粒径分布の測定値を取得する測定結果取得工程と、前記測定結果取得工程において取得された前記粒径分布の測定値に基づいて、前記粉体のサンプルの粒径分布の超過平均の推移を求める超過平均算出工程と、前記超過平均算出工程において求められた前記超過平均の推移に基づいて、前記粉体のサンプルの粒径分布の中で、前記粉体の粒径の処理対象範囲を定めるためのしきい値を決定するしきい値決定工程と、前記しきい値決定工程において決定された前記しきい値以上の前記粉体のサンプルの粒径分布と一般化パレート分布とに基づいて、前記粉体のサンプルの粒径分布に適合する前記一般化パレート分布の分布パラメータを求めるパラメータ算出工程と、前記粉体のロットから製造された前記電池の特性と、前記パラメータ算出工程において求められた前記分布パラメータとの相関関係を求め、求めた前記相関関係と、あらかじめ定められた前記電池に要求される特性を示す特性基準値とに基づいて、前記特性基準値を満たす前記分布パラメータの管理基準値を設定する基準値設定工程と、前記基準値設定工程において設定された前記管理基準値に基づいて、生産に供する前記電池の電極材量の粉体のロットを管理するロット管理工程と、を含むことを特徴とする。また、本発明は、電池材料の品質管理方法であって、前記電池を構成する電極材量の粉体のロット重量と前記粉体のロットから得られた前記粉体のサンプルの粒径を測定するためのサンプル重量とを取得する重量取得工程と、電池を構成する電極材量の粉体のサンプルの粒径分布を測定し、前記粒径分布の測定値を取得する測定結果取得工程と、前記測定結果取得工程において取得された前記粒径分布の測定値に基づいて、前記粉体のサンプルの粒径分布の超過平均の推移を求める超過平均算出工程と、前記超過平均算出工程において求められた前記超過平均の推移に基づいて、前記粉体のサンプルの粒径分布の中で、前記粉体の粒径の処理対象範囲を定めるためのしきい値を決定するしきい値決定工程と、前記しきい値決定工程において決定された前記しきい値以上の前記粉体のサンプルの粒径分布と一般化パレート分布とに基づいて、前記粉体のサンプルの粒径分布に適合する前記一般化パレート分布の分布パラメータを求めるパラメータ算出工程と、前記重量取得工程において取得された前記ロット重量と前記サンプル重量と前記パラメータ算出工程において求められた前記分布パラメータとに基づいて、前記粉体のサンプルの最大粒径を求める最大粒径算出工程と、前記粉体のロットから製造された前記電池の特性と、前記パラメータ算出工程において求められた前記最大粒径との相関関係を求め、求めた前記相関関係と、あらかじめ定められた前記電池に要求される特性を示す特性基準値とに基づいて、前記特性基準値を満たす前記最大粒径の管理基準値を設定する基準値設定工程と、前記基準値設定工程において設定された前記管理基準値に基づいて、生産に供する前記電池の電極材量の粉体のロットを管理するロット管理工程と、を含むことを特徴とする。本発明によれば、電極原料粉体の粒径分布を記述する指標を提供し、原料粉体ロット全体での最大粒径など、原料粉体の粒径管理を定量的に行うことを可能とする電池材料の品質管理方法を提供することができる。上述したように、従来の鋼の損傷評価などに用いられている極値統計の手法では、原料粉体の管理指標は提供できないため、極値統計の分野で近年注目されているGPGeneralizedParetoモデル法を適用することを考えた。GPモデル法は、サンプル中の最大値のみを用いる鋼の損傷評価などに用いられている方法以下、区分最大値法と称するとは異なり、定められた手法により求められたしきい値以上の粒径の分布を用いるものである。このGPモデル法も区分最大値法と同じく数学的には評価指標を導出する手順は確立しているものの、実際に適用するのは容易ではなかった。つまり、先に述べたように粒の数が無数にあるためにサンプルの原料粉体一粒毎の粒径データを、そのまま統計処理することは、いかに計算機の能力が高くとも、できなかった。また、顕微鏡などを用いて一粒ごとに粒径を測定したのでは、サンプル数があまりにも小さいという問題がある。一方、粉体の粒径分布を測定する装置として、粉体粒径分布測定装置が市販され実用化している。これらの装置では、粉体の粒径を定められた区間ごとの出現度数の比率を測定し、ヒストグラムの形で測定することができる。当初、このヒストグラムのデータではGPモデル法を測定しても誤差が大きく実用に適さないと考えていた。しかし、検討の結果、粉体粒径分布測定装置のヒストグラムのデータであっても、適切な処理を行えばGPモデル法により粒径分布のデータが良い精度で求められることが判明した。以下、本発明にかかる電池材料の品質管理方法の実施形態について、添付図面を参照しながら詳細に説明する。第1の実施の形態まず、GPモデル法によって、サンプルの粒径分布と母集団のサイズなどから分布のばらつきの指標や母集団の最大粒径を求める手順を説明する。この手法は、例えば、非特許文献http://wwwismacjp/shimura/RTakahasi/koukaikouza08Rinya.pdf等に述べられているものを適宜、記号などを代えて説明したものである。また、ここで用いる粒径分布は、粒径分布測定装置によって出力されたヒストグラムではなく、仮想的に粒一つごとに粒径を測定記録した分布である。集合Xは原材料粉体の粒径の測定値の集合である。集合Sは集合Xの部分集合であって、サンプルとして評価した測定値の集合である。つまり、X=x1x2xn、S=s1s2smとしたとき、X⊇Sn≧mである。また、x1≦x2≦≦xn,s1≦s2≦smとする。この集合Sを対象にまず、超過平均AveOvertを求める。超過平均AveOvertは、しきい値tを越える粒径に対して平均を求めたものである。sk1≦t<skとなるkの数mk1をpとするとを求める。AveOvertは、tの一次関数になることが期待されるが、実際のデータ処理では図2に示すように、横軸201にしきい値tをとり、縦軸202にAveOvertを取ってグラフを作成し、その値の推移を確認すると、データの始めと終わりで直線から大きく外れる特異点が存在することが多い。その場合、しきい値t0を、図2で示すように直線性を示し始める左端の点に定める。このように定められたしきい値t0以上の粒径分布が測定の対象範囲となる。次に、しきい値t0以上の粒径分布に一般化パレートGP分布を仮定する。一般化パレート分布の確率密度関数grは、パラメータσ、ξを用いて以下の式で表される。ここで、rは粒径、σは尺度を決める尺度パラメータ、ξは分布の形状を決める形状パラメータと呼ばれる。σ、ξの決定は最尤法を用いる。しきい値t0以上の粒径データを対象に、尤度関数Lが最大になるσ、ξを求めることで、集合Sのしきい値t0以上の分布に適合するgrが決定できる。尤度関数Lの最大値を求める際は、尤度関数Lの自然対数をとり対数尤度LnLの形で扱うことが多い。このように、個々の粒子の粒径rが判明しており、それらが取り扱い可能な数であれば、1から5の式を用いて、一般化パレート分布のパラメータξ、σを決定することができる。このξ、σと母集団ロット全体の粒の数N、サンプルSの粒の数M、しきい値t0を越えた粒の数pを用いて、母集団ロット全体での最大粒径rmaxは次式で求められる。以上が数学的なGPモデル法に基づいた、サンプルSによるロット全体Xの最大粒径をもとめる方式である。しかし、これらの処理を行うのに必要な粒径データsi、粒子数N、Mなどの数値は得ることができない。したがって実際の材料管理に活用するには、適切な近似を行わなければならない。粉体材料の管理には、粉体粒径分布測定装置が実用的に用いられる。これは、図3に示すごとく、横軸301を粒径、縦軸302を度数として、粉体粒子の粒径の大きさの出現頻度を所定の範囲ごとに、その相対度数を出力するものである。データ区間jの相対度数をdjとする。データ区間の総数をTとすると、相対度数はしばしば、として、規格化される。ここで、この相対度数を用いて上記一般化パレート分布のパラメータσ、ξを近似的に求め、最大粒径を推定することを考えた。近似を行うための式の変更は、まず、超過平均AveOvertに対して行う。データが相対度数の形で与えられるので、AveOvertは以下の形に書き換えられる。ここでuはru1≦t<ruを満たす整数であり、qはt<rjとなるデータ区間の相対度数の総和である。次の近似は対数尤度LnLに対して行う。データ区間jに対して区間中央の粒径rjを定義する。これを用いて対数尤度LnLに対して近似対数尤度LnLaを以下の形で定義する。近似方法としてはいわゆる台形公式の考え方を用いた。この近似式LnLaによって求められるξ、σと数学的に定義されたLnLによって求められるξ、σの理論値との一致の度合いを確かめた。以後、区別しやすいように近似式LnLaによって求められるξ、σを特にξT、σTと記す。次にこの近似式LnLaによって決定される分布パラメータξT、σTの評価を行った。確認の方法としては、予め分布が分かっている評価用データY={yi}を用いて、度数分布DTを求めた。Tはデータ区間の総数である。そしてTを何通りか変えて、ξTとσTから推定される最大粒径rmaxTと数学的に定義されたLnLによって求められたξ、σの理論値から推定される最大粒径rmaxとの乖離度KT=rmaxrmaxT/rmaxにより評価した。評価用データとしては、Yrを粒径rの確率密度関数として、を一例に選んだ。この場合、理論的にはξ0、σ05となる。10万件の乱数を発生させ、11式、12式を満たす粒径分布を作成し、1式から5式の計算手順によりξ0、σ0を求めた。このξ0、σ0から最大粒径rmax0を求めた。そして、これの粒径分布に対し、Tを20、40、60、80、100、140、180と変えて、式9、式10、式11を用いて、それぞれのTに対するξT、σTを求め、さらに式6、式7を用いて最大粒径rmaxT求めた。1回の乱数発生による粒径分布に対し上記操作を行うことを1試行として、今回は計4回の試行を行った。図4に、σ0とσTを求めた結果を、図5にξ0とξTを求めた結果を、図6にrmax0とrmaxTを求めた結果を示した。図4は横軸401を分割数T、縦軸402をσとした。右端Mの位置403にσ0の値をプロットした。図5は横軸501を分割数T、縦軸502をξとした。右端Mの位置503にξ0の値をプロットした。図6は横軸601を分割数T、縦軸602をrmaxとした。右端Mの位置603に各試行のrmax0をプロットした。rmaxT,rmax0算出の際には、サンプルはロット全体の001と仮定した。さらに各試行のrmax0とT20、40、60、80、100、140、180におけるrmaxTとの乖離度KTを求め、その結果を図7に示した。横軸701を分割数T、縦軸702を乖離度KTとした。図4より、σTはTを大きくするとσ0に収束する傾向があるが、T≧100では、収束の速度は遅いことが分かる。図5より、ξTはTを大きくするとξ0に収束する傾向があることが分かる。図6より、rmaxTはTを大きくするとrmax0に収束する傾向があることが分かる。また、図7により、分割数80以上ならば、4回の乖離度の平均が10以下であることが判明した。またT60では、試行1のように大きく外れることがあることが分かった。したがってデータ区間の分割数に関しては、乖離度の平均が10以下を確保できるがT=80以上であることが望ましいことが判明した。以下、本近似方法を区間近似GPモデル法と呼ぶ。前述したように、電極材量の粒径分布、特に大きな粒径の粒の存在は完成した電池の特性に影響を及ぼす。そこで大きな粒の存在の度合いを管理するのに好適な区間近似GPモデル法を用いた電池品質管理方法を以下に説明する。この方法は図8に示すように、大きく分けて、基準設定処理801とロット検査処理802からなる。図9に、図8に示した基準設定処理801の処理手順を示す。図9に示すように、基準設定処理801は、区間近似GPモデル法を用いる粒径分布決定処理901と電池試作計測処理902、およびデータ解析処理903からなる。粒径分布決定処理901を、図10を用いて詳しく説明する。まず、複数の材料ロットLotiからそれぞれサンプルSiをとる。この際、材料ロットの重量WLiとサンプルの重量WSiとを計測するステップ1001。次に、粉体粒径分布測定装置を用いて、サンプルSiの粒径分布を測定するステップ1002。この際、粉体粒径分布測定装置から出力されるヒストグラムのデータ区間が粒径の分布区間が80分割以上あるかどうか判定を行いステップ1003、80分割以上あると判定した場合ステップ1003;Yesには測定を終了し、前記分割数を満たしていないと判定した場合ステップ1003;Noには測定レンジを調整しステップ1004、ステップ1002に戻って、再測定あるいはデータ出力のやり直しを行う。次に、粉体粒径分布測定装置は、サンプルSiに対して得られた粒径分布データに対し、8式~11式に示した区間近似GPモデル法を適用し、分布パラメータξi、σiを決定するとともに、超過平均に区間近似GPモデル法を適用した場合におけるしきい値ruiを決定するステップ1005。このしきい値ruiは、超過平均におけるしきい値t0と同様に、相対度数における特異点を除くような値に定める。また、粉体粒径分布測定装置は、出力された粒径分布データに関して平均値Aveiを求めるステップ1006。この平均Aveiは従来から粉体管理に用いられている平均粒径である。そして、粉体粒径分布測定装置は、これら分布パラメータξi、σiおよび、しきい値rui、材料ロットの重量WLiとサンプルの重量WSiから6式または7式を用いて材料ロット中の最大粒径rmaxiを求める。6式および7式に関してロット全体の粒の数Nとサンプルの粒の数Mの比N/Mを求めなければならないが、このN/Mは、WLi/WSiで代用するステップ1007。電池試作計測処理902を、図11を用いて説明する。電池試作計測処理902は、前述した電池製造方法によるものであり、材料の混練から単電池として組み上がるまでの単電池組立工程1101と、単電池完成後の単電池特性計測工程1102と、単電池を組み上げるモジュール組立工程1103と、モジュール組立工程完成後の電池モジュール特性計測工程1104とからなる。単電池組立工程1101は、図1の101から106までの工程が対応する。モジュール組立工程1103は図1の107の工程が対応するため、ここではその説明を省略している。単電池特性計測工程1102と電池モジュール特性計測工程1104とは、手順の概略は同じである。ここでは、各原料ロットLi毎に、作成した電池または電池モジュールの特性Piを測定する。特性Piとしては、充電特性、放電特性、内部抵抗、電圧低下率、繰り返し使用後の充電特性、放電特性などがある。また前述の特性の温度依存性を求めても良い。続いて、図9に戻り、データ解析処理903について説明する。データ解析処理903は、粉体粒径分布測定装置において行われ、図12に示すように、横軸1201に分布パラメータξをとり、縦軸1202に特性Pを取って、図10に示したステップ1005で得られたLotiに対する分布パラメータξiと、図11に示した単電池特性計測工程1102または電池モジュール特性計測工程1104で測定された特性Piとをプロットし、プロットした値の相関関係を参照し、あらかじめ定められた特性Pに要求される基準Pcを満たすように分布パラメータξの管理基準を決めるものである。図12に示す例では、特性としてPc以上を求められるため、この条件を満たすには、分布パラメータξの管理値はξcとして定められ、材料ロットの分布パラメータξiはξc以下図12に示すR1の範囲でなければならないと結論できる。また、データ解析処理903は、図13に示すように、横軸1301に最大粒径rmaxをとり、縦軸1302に特性Pを取って、図10に示したステップ1007で得られたLotiに対する最大粒径rmaxiと、図11に示した単電池特性計測工程1102または電池モジュール特性計測工程1104で測定された特性Piとをプロットし、プロットした値の相関関係を参照し、特性Pに要求される基準Pcを満たすように最大粒径rmaxの管理基準を決めるものである。図13に示す例では、特性としてPc以上を求められるため、この条件を満たすには、最大粒径rmaxの管理値はrmaxcとして定められ、材料ロットの最大粒径rmaxiはrmaxc以下図13に示すR2の範囲でなければならないと結論できる。一般に工業的に管理された原材料粉体であれば、分布パラメータσiのばらつきが最大粒径rmaxiに与える寄与は小さく、特に分布パラメータσiに厳しい管理を行う必要はない。一方で、分布パラメータξiは粒径分布の裾部分のプロファイルを記述しており、特にξi>1では粒径分布の裾部分が厚くなるため、粒径が大きな材料の粒が多くなり、好ましくない。それに対しξi<0では、6式においてN/Mが大きくなっても、つまり材料ロットのサイズがサンプルサイズに比して大きくなっても、rmaxはt0-σ/ξiに収束し、極端に大きな粒径の粒が出現しないことが期待できる。したがって、可能であればξi<0となる材料ロットを用いることが望ましい。こうして定めた基準ξc、rmaxcを用いて、図8に示したロット検査処理802により、量産における材料ロットの管理を行う。ロット検査処理802を、図14を用いて説明する。ロット検査処理802は、粒径分布決定処理1401、ロット品質判定処理1402からなる。粒径分布決定処理1401は、先に述べた図8に示した基準設定処理801中の粒径分布決定処理901図9と同様であるため、ここではその説明を省略している。なお、ロット検査処理802で図9に示した粒径分布決定処理901と同様の処理を行う理由は、基準設定段階図8に示したステップ801で設定した各種のパラメータが正しく設定されているか等の確認を行うためである。続いて、ロット品質判定処理1402を、図15を用いて説明する。まず、ロット品質判定処理1402では、粉体粒径分布測定装置は、分布パラメータξi,最大粒径rmaxiを取得しステップ1501、図9に示したデータ解析処理ステップ903で定められた基準値ξc、rmaxcと比較し、ξi<ξcまたはrmaxi<rmaxcである場合に量産に用いる材料ロットとして合格と判定するステップ1502。そして、不合格と判定された場合ステップ1502;No、その材料ロットは破棄しステップ1503、合格したと判定された場合ステップ1502;Yes、その材料ロットは生産に投入するステップ1504。以上の基準設定処理、ロット検査処理は、正極、負極それぞれの材料に実施することが望ましい。なお、本実施例では、ステップステップ1502において、分布パラメータξi,最大粒径rmaxiが、ξi<ξcまたはrmaxi<rmaxcである場合に合格と判定しているが、分布パラメータξi,最大粒径rmaxiが、ξi<ξcかつrmaxi<rmaxcである場合に合格と判定させてもよい。また、本実施例では、円筒形の電池を例に示した。他にも積層形の電池などが知られているが、組立方法こそ異なるものの、本発明の解決すべき課題つまり電極材量粉の粒径分布の適切な管理方法とそれを実現する区間近似GPモデル法の有効性は変わらず、本発明により有効な効果が得られる。"