JP2005195586A - 汚染物質の検出方法 - Google Patents
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Abstract
【課題】汚染物質の検出方法
【解決手段】対応する標準と比較した際の化学サンプルの組成における差異を検出するための効果的で正確な信頼性のある分光学的方法が記載される。本方法は多数のスペクトル領域をカバーする一連の整合性スコアに基づくものである。本方法を用いることにより、ユーザーは、この整合性スコアが前もって測定されている標準値に匹敵するかどうかを評価することにより、サンプルがこのサンプルの対応する標準と整合しているかどうかを決定することができる。
【選択図】図４
【解決手段】対応する標準と比較した際の化学サンプルの組成における差異を検出するための効果的で正確な信頼性のある分光学的方法が記載される。本方法は多数のスペクトル領域をカバーする一連の整合性スコアに基づくものである。本方法を用いることにより、ユーザーは、この整合性スコアが前もって測定されている標準値に匹敵するかどうかを評価することにより、サンプルがこのサンプルの対応する標準と整合しているかどうかを決定することができる。
【選択図】図４
Description
本発明は化学製造プロセスにおける品質管理を評価するための方法に関する。より詳細には、本発明は組成の差異を検出する分光学的方法に関し、一連の整合性スコア（ｍａｔｃｈ ｓｃｏｒｅ）を用いて、対応する標準に対するサンプルの近似性を評価するものである。本方法は任意の化学製造プロセスに関わる任意の原料、生成物および副生成物を分析するのに有用である。
どんな化学製造プロセスにおいても、不適当な生成物または汚染された最終製品を信頼性高く検出することは製造業者にとって極めて重大な関心事である。たとえばエマルションポリマーの製造に関して数多くの問題が存在し、このような問題としては、これらに限定するものではないが、たとえば不適当なポリマー生成物、誤標識生成物、汚染ポリマー生成物、汚染原料、原料の誤装填、１以上のモノマーの誤装填、不正確な重量パーセントのポリマー固形分、不正確な中和度、試薬および微量添加物の誤装填、ならびにこれらの組合せが挙げられる。１以上のサンプルと個々の標準との間の組成における差異を検出するための任意の方法は、信頼性が高く、実験室要員、技術者、およびプラント人員が充分容易に実行できるものでなければならない。
エマルションポリマーをはじめとする化学製品の製造における一つの特に難しい問題は、数多くのファクター、たとえば１以上の汚染物質、の結果として、化学組成に小さな差異ないし大きな差異を有する生成物との比較に際して、純粋な生成物を分光学的方法を用いて信頼性高く検出し、容易に識別可能とすることである。フーリエ変換赤外（ＦＴ−ＩＲ）分光法は、対応する標準と比較した際のサンプルにおける組成上の差異を分析するために使用される一つの方法である。しかし、この分析法において使用される整合性スコアは一つのスペクトル領域にのみ基づくものであり、それゆえ、組成における化学的差異を正確に信頼性高く検出するには数多くの困難を伴う。即ち、スペクトルの一方の部分が著しく変動すると、スペクトルの他方の部分におけるスペクトルが変化する。主成分分析法（ＰＣＡ）は、異常なスペクトルを同定する、広く使用されている別の方法である。この方法の場合、一連のスペクトルが成分スペクトル（即ち、主要成分）の一次的な組み合わせとして示される。スペクトルは、２つの判定基準、即ち、標準スペクトルについて観測および測定された範囲外における一連の係数、および／または、対応する標準スペクトルと比較した際のサンプルの適合性不良（高いスペクトル残差と呼ばれることもある）のうちのいずれかまたは両方に基づいて異常（一連の標準または正常スペクトルとは異なるスペクトルと呼ばれることもある）と同定される。残念ながら、ＰＣＡに基づいて組成上の差異を検出するための方法を成功裏にセットアップするためには、多くの測定パラメーターを必要とし（下文参照）、特定のサンプルおよび標準についての専門的な知識を必要とし、迅速な分析方法ではなく、キャリブレーションを必要とし、このキャリブレーションは、多数の特定のファクターおよびアルゴリズムを選定してスペクトル残差に関する限界および整合性スコアを決定し、サンプルにおける組成上の差異の不在（合格）および存在（不合格）を決定することを伴う。それゆえ、上述の方法が有する固有の制限を持たない、任意の化学製造プロセスに関わる原料、生成物および副生成物のサンプルの組成における差異を検出するための分光学的方法を提供することが望まれている。望ましい方法は、多数のスペクトル領域に基づき、標準についてのサンプルの近似性を評価するための一連の整合性スコアを使用することを包含する。更に、この方法は、従来の分光機器を使用し、かつ、組成上の差異の検出における選択性および信頼性を高めるべく複数のスペクトル領域の分析を含む方法であることが望ましい。
本発明者らは、対応する標準と比較した際の任意のサンプルについての組成における差異を検出するための、驚くほど効果的で信頼性の高い分光学的方法を見出した。この方法は、多数のスペクトル領域に基づき、対応する標準についての任意のサンプルの近似性を評価するための一連の整合性スコアを使用することを包含する。このスペクトル分析は完全に自動化される。整合性スコアは、サンプルと標準の、スペクトル全体の異なる部分をカバーすべく選択された非常に多数の小区分領域を用いて、サンプルのスペクトルとこのサンプルの対応する標準のスペクトルとの間で算出される。複数のスペクトル領域についての整合性スコアを使用することにより、スペクトルのある部分におけるスペクトル変化を、スペクトルの他の部分が著しく変動した場合にも、良好な感度で検出することが可能になる。整合性スコアが充分に高い場合には、サンプルとこのサンプルの対応する標準との間に高い相関が存在する。本方法は効果的で信頼性の高い品質管理（ＱＣ）手法を提供し、定期的に複数のバッチの特定の生成物を調製する化学製造施設およびプラントにおいて特に有用である。
従って、本発明は、対応する標準と比較した際の１以上のサンプルとの間の化学組成における差異を検出する方法であって：
（ａ）１以上のサンプルおよび該サンプルに対応する標準のスペクトルを測定するステップ；
（ｂ）特定のサンプルのスペクトルと、該サンプルの対応する標準のスペクトルとの比較に基づき、各サンプルについての一連の整合性スコアを算出するステップであって、ここで、各整合性スコアが、異なるスペクトル領域から算出されるステップ；
（ｃ）整合性スコアを比較するステップ；
を含む方法を提供する。
（ａ）１以上のサンプルおよび該サンプルに対応する標準のスペクトルを測定するステップ；
（ｂ）特定のサンプルのスペクトルと、該サンプルの対応する標準のスペクトルとの比較に基づき、各サンプルについての一連の整合性スコアを算出するステップであって、ここで、各整合性スコアが、異なるスペクトル領域から算出されるステップ；
（ｃ）整合性スコアを比較するステップ；
を含む方法を提供する。
一つの実施態様によれば、本方法はＦＴ−ＩＲ分光法を使用し、コントロールチャートの形態で整合性スコアが提示される。別の実施態様によれば、対応する各標準のスペクトルはスペクトルライブラリー（スペクトルデータベースと呼ばれることもある）に蓄積される。
また、本発明は、対応する標準と比較した際の１以上のサンプルとの間の化学組成における差異を検出するための自動化された方法も提供する。
更に、本発明は、本発明の方法を主成分分析法と組み合わせるステップを含む、対応する標準と比較した際の１以上のサンプルとの間の化学組成における差異を検出するための方法も提供する。
本明細書で使用する場合、サンプルは、化学製造プロセスの任意の段階から提供されて分析され、また、前述のプロセスに関連する任意の対象組成物を指す。典型的なサンプルは、これらに限定するものではないが、原料、反応物質、添加物、中間体、副生成物および生成物を包含する。標準（基準と呼ばれることもある）は、サンプルを比較する基となる、このサンプルに対応した化学物質を表す。典型的な標準の一つの例は、純粋な化学製品または商業的に入手可能な化学製品であり、そのスペクトルはデータベース（スペクトルライブラリーと呼ばれることもある）に蓄積されている。この標準は、特定の化学製造プロセスから調製されたプロダクト・ラン（バッチと呼ばれることもある）の１以上のサンプルの対応するスペクトルと比較される。標準の別の例は、化学製品を調製するために使用される純粋な反応物質または商業的に入手可能な反応物質であり、この標準は、対応する反応物質サンプルと比較される。
任意の分光学的方法を本発明に従って有用に使用することができる。好適な分光学的方法は、これらに限定するものではないが、たとえば近赤外（ＩＲ）分光法、中間ＩＲ分光法、遠ＩＲ分光法、表面ＩＲ分光法、Ｘ線分光法、ラマン分光法、紫外−可視（ＵＶ−ｖｉｓ）分光法、光学分光法、光音響分光法、楕円偏光解析法、核磁気共鳴分光法（ＮＭＲ）、磁気共鳴分光法（ＭＲＳ）、質量分析法（ＭＳ）、ガスクロマトグラフィー、液体クロマトグラフィー、固体クロマトグラフィーおよびこれらの組合せを包含する。
サンプルのスペクトルは、任意の従来のおよび／または商業的に入手可能な機器およびサンプルを保持するためのハードウェアを用いて測定される。本発明に従ってＦＴ−ＩＲ分光法を使用する場合に、サンプルは、これらに限定するものではないが、たとえばキュベット、プラスチックフォーム（フィルムおよび液体用に使用される）、およびダイヤモンド全反射吸収（ＡＴＲ）付属品を包含するハードウェアを用いて測定される。ＵＶ−ｖｉｓ分光法を使用する場合には、サンプルおよび標準を保持するために使用されるハードウェアは、たとえばキュベットである。ＮＭＲ分光法の場合には、サンプルおよび標準を保持するために使用されるハードウェアは石英チューブである。
本発明の一つの実施態様によれば、サンプルのフーリエ変換赤外（ＦＴ−ＩＲ）スペクトルは、ダイヤモンド全反射吸収（ＡＴＲ）付属品（３−バウンスモデルＤｕｒａｓａｍｐｌＩＲ（商標）、ＳｅｎｓＩＲ（商標） ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓから入手可能）を用いて測定される。ＦＴ−ＩＲ分光計を含む任意の従来のＩＲ分光計を本発明に従って有用に使用することができる。好適なＦＴ−ＩＲ分光計は、これらに限定するものではないが、たとえばＭａｔｔｓｏｎ（商標） Ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔｓ（Ｍａｔｔｓｏｎ Ｇｅｎｅｓｉｓ Ｉ（商標）、Ｍａｔｔｓｏｎ Ｇｅｎｅｓｉｓ ＩＩ（商標）、Ｍａｔｔｓｏｎ Ｇａｌａｘｙ（商標））；Ｎｉｃｏｌｅｔ（商標） Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ（Ｎｉｃｏｌｅｔ Ａｖａｔａｒ（商標））；およびＴｈｅｒｍｏｅｌｅｃｔｒｏｎ（商標） ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔｓから入手可能な分光計を含む。サンプルとそれらのサンプルの対応する標準との両方のＦＴ−ＩＲスペクトルを収集するため、自動化されたコンピュータープログラム（ＯＭＮＩＣ（商標）マクロ）が使用される。標準のスペクトルは、自動検索、ならびに測定、分析および評価がなされる個々のサンプルの各スペクトルとの比較のため、スペクトルライブラリーに蓄積される。任意の好適なコンピュータープログラムを本発明に従って使用することができる。一つの適切なプログラムは、これに限定するものではないが、たとえばビジュアルベーシックプログラムを包含する。このコンピュータープログラムは、各サンプルと比較用の対応する標準についての整合性スコアを算出するために使用される。このプログラムは、Ｒｏｈｍ ａｎｄ Ｈａａｓ（商標）Ｃｏｍｐａｎｙにより開発された著作権保護プログラムである。整合性スコアは、対応する標準のスペクトルとサンプルのスペクトルとの比較を簡単化するために使用される。別の異なるコンピュータープログラム（Ｅｘｃｅｌ（商標）マクロ）は、整合性スコアのコントロールチャートを作成し（実施例参照）、対応する標準との比較における各サンプルの合格／不合格を決定し、それぞれの結果を表示および蓄積するために使用される。
整合性スコアは、これらに限定するものではないが、たとえば以下に示されている４つのアルゴリズムをはじめとする、数多くの広く知られたアルゴリズムにより算出される。それぞれのケースにおいて、この算出値は、２つのスペクトル間の近似性に関する定量的な尺度を提供する。たとえば、相関係数の場合、１という値は完全な整合性を示し、一方、不完全な整合性は１未満の値をもたらす。
これらの（および他の）アルゴリズムについて、スペクトルは、対象の小区分領域にわたるＮ個の吸光度値の配列として表される。分析すべきサンプルのスペクトルを「Ｕｎｋｎｏｗｎ」とし、一方、比較の基になるスペクトルは「Ｌｉｂｒａｒｙ」とし、即ち、スペクトルライブラリーまたはデータベース中の多数のスペクトルのうちの一つを表す。
一つの例証的な実施態様によれば、典型的なＦＴ−ＩＲスペクトルは２ｃｍ−１のデータポイント間隔をもって４００〜４０００ｃｍ−１の周波数範囲で測定され、結果として得られる上述の配列は１８０１個のデータポイントを有する。整合性スコアが１０００〜１１００ｃｍ−１の範囲にわたって算出される場合には、この計算で使用されるデータ配列は、以下の如く、Ｎ＝５１個のデータポイントを有する：
平均吸光度値ＵｎｋｎａｖｅまたはＬｉｂａｖｅは、この対象小区分領域にわたるすべての吸光度値の単純平均である。
本発明の方法を使用することによる数多くの利点がある。本発明の方法において１より多くのスペクトル小区分領域を使用することにより、感度の著しい増大がもたらされ、この感度の増大は、信頼性が高く、一層正確な合格／不合格の決定に反映される。その上、小区分領域の外側におけるスペクトルの変動は正常な測定のスコアに影響を及ぼさない。従って、たとえばこの小区分領域内において強く吸収する１以上の汚染物質による任意のスペクトルの（および組成上の）変化は、この測定に関わる正常なばらつきに比べてより大きな整合性スコアの低下をもたらす。ＦＴ−ＩＲ分光法をはじめとする赤外線分光法は化学組成を分析するための普遍的な技術である。化学プラント環境において使用することに対して耐久性があり、信頼できる機器である、通常のＦＴ−ＩＲ機器が使用される。本方法は使用しやすく、特に化学組成分析に不慣れな人でも迅速に適用および実行することができる。化学物質、コンピューター、ならびに分光学的ハードウェアおよびソフトウェアは、使用に際し、素早くセットアップされ、実行される。本方法は、汚染物質による変化を含め、サンプルとこのサンプルの対応する標準との間の化学組成における変化を効果的に検出するのに充分な感度を有している。この合格／不合格限界は、各サンプルの分析および評価に必要な感度を達成させるように調節可能である。本方法は、化学製品についてのＱＣを評価する優れた手段であり、すべてのタイプの化学サンプルに対して普遍的に使用される。
任意の個数の小区分領域を用いて本発明の方法による整合性スコアを算出することができる。典型的には、小区分領域の個数は、本方法における分析で使用されるスペクトルの潜在的に有用な領域から決定される。たとえば、中間ＩＲ分光法を用いる場合には２個〜１００個の間の小区分領域が使用される。サンプルについての合格／不合格（Ｐ／Ｆ）限界を設定することは、発見的に決定されるパラメーターである。一つの実施態様によれば、Ｐ／Ｆ限界は、整合性スコアのそれまでに測定されたばらつきに基づいている。合格／不合格限界は、対応する標準と比較した際に、一つのサンプルついて統計的に異なる整合性スコアが算出されたときに決定される。好適な合格／不合格限界は、これらに限定するものではないが、たとえば標準偏差の３倍（３σ）から３０σまでの間の値を含む。たとえば、Ｐ／Ｆ限界はコントロールチャートの形態で表示される（実施例参照）。本発明の一つの実施態様によれば、合格／不合格限界は非ガウス型の整合性スコア分布に基づいている。別の実施態様によれば、合格／不合格限界はガウス型の整合性スコア分布に基づいている。
本発明の整合性スコア手法がＰＣＡを上回る一つの利点は、本整合性スコア手法の実行の速度と簡易性である。整合性スコアを用いる本発明の方法を実行するため、標準物質のスペクトルが測定される（ライブラリースペクトルと呼ぶ）。次いで、参照物質のいくつかのサンプル（典型的には４サンプル）が測定され、ソフトウェアがこれらの整合性スコアを一覧表にする。次いで、整合性スコアでの合格／不合格限界が上述の標準のスコアにおける平均および標準偏差に基づいているため、未知サンプルが直ちに試験される。ここで説明されているＦＴ−ＩＲ法の場合、新たな製品の試験を開始するための合計時間は約２０分であり、このサンプルのスペクトルが測定されるときに本方法がセットアップされる。
しかし、ＰＣＡ法を展開する場合には、もっとかなり長い時間と専門的知識が必要になる。ユーザーは、測定における正常なばらつきを表す一連のスペクトルを収集し、適合させるためのパラメーターの選択を含むＰＣＡキャリブレーションを実施し、次いで、正常とみなすべきサンプルについてのスペクトル残差についての係数および／または限界の範囲を決定するために使用するアルゴリズム用の他のパラメーターを選択する。これらのパラメーターを自動的に定める、ほぼ実現可能なソフトウェアを開発することができたとしても、パラメーターの選択は、典型的には、本発明において使用される整合性スコア分析に比べ、より専門的な判断を伴う。
本発明の方法は、対応する標準と比べた際の、エマルションポリマーをはじめとする化学製品の製造に関わる１以上の問題から生じる、サンプル中の任意の対象組成物の組成における差異を検出するのに有用であり、そのような問題は、これらに限定するものではないが、たとえば不適切なポリマー生成物、誤標識生成物、汚染ポリマー生成物、汚染原料、原料の誤装填（１以上の原料の別のものとの取り違え）、１以上のモノマーの誤装填（１以上のモノマーの別のものとの取り違え）、不正確な重量パーセントのポリマー固形分、不正確な中和度、試薬および微量添加物の誤装填、ならびにこれらの組合せを包含する。１以上のサンプルとこれらのサンプルの個々の標準との間の組成における差異を検出するための任意の方法は、信頼性が高く、実験室要員、技術者、およびプラント人員が充分容易に実行できるものでなければならない。
本発明の一つの実施態様によれば、本発明のＦＴ−ＩＲ法は、特定の化学製造プロセスからバッチ量で調製された製品の有用な品質管理試験である。本方法は、参照標準との比較において製品の組成を検証し、製品の品質を確認し、またはこのプロセスに関わる汚染物質および他の問題に関係したサンプルの化学組成における任意の変化を検出する。本方法は、製品についての他の通常の品質管理試験に補完的な方法である。
たとえば、本ＦＴ−ＩＲ法は、化学組成の一致性についてエマルション生成物をチェックするための品質管理試験として使用される。多くの場合、これらのエマルション生成物のバッチは品質管理試験に合格する。合格するという用語は、個々のスペクトルが比較され、整合性スコアが算出された場合に、観測されたこれらのサンプルバッチのＦＴ−ＩＲスペクトルが、対応する標準のスペクトルと（整合性スコアに基づき）矛盾無く相関することを表している。
別の実施態様によれば、本発明の方法は、複数のスペクトル小区分領域を用いるＰＣＡと組み合わされる。この組合せによる方法は、これより前の箇所で説明されている複数の小区分領域の同時的な使用によりもたらされる有用性および利点を有している。ＰＣＡには、著しいスペクトルのばらつきがあった場合の外れ値を決定するように設計されており、従って、実質的なスペクトルのばらつきが存在する特定のケースでは、整合性スコアを用いる方法比べ、有用性および利点を有している。しかし、キャリブレーションを作成するときに、いくつかのばらつきがうまくモデル化されない可能性が十分に想定される。モデル化されていないばらつきの存在は、外れ値の検出能力を低下させる。スペクトル小区分領域を使用する場合には、それぞれの小区分領域について異なるＰＣＡモデルが構築される。スペクトルのばらつきは、モデルが構築されているスペクトル小区分領域の外側で起こった場合には、感度を損なうことがない。複数の小区分領域を用いることにより、これらの小区分領域のうちの１つが、モデル化されていないばらつきを成功裏に無視し、対応する標準と比較した際のサンプルとの間の特異な組成上の変化に焦点が合う確率が増大される。
たとえば化学製品および工業用ポリマーなどをはじめとする任意の対象組成物が本発明の方法を用いて分析される。本発明の方法を用いて分析するのに好適な化学製品および工業用ポリマーは、これらに限定するものではないが、ビニルポリマー、たとえばポリスチレン、ポリスチレンコポリマー、ポリビニルアセテート、ポリビニルピリジン、ポリビニルアミン、ポリビニルアミド、ポリビニルエーテル、縮合ポリマー、たとえばポリエステルおよびポリウレタン、多エチレン性不飽和ポリマー、たとえばポリエチレン、ポリプロピレン、ポリ（メタ）アクリレート、ポリ（メタ）アクリレートコポリマー、ポリアルキル（メタ）アクリレート、ポリアルキル（メタ）アクリレートコポリマー、ポリヒドロキシアルキル（メタ）アクリレート、ポリアクリロニトリル、ポリアクリロニトリルコポリマー、ポリアクリルアミド、ポリ（メタ）アクリルアミド、およびポリ（メタ）アクリルアミドコポリマーを含む。水不溶性ポリマーの他の適切な例は、上でリストアップされているポリマーの橋架ポリマーを含む。
本発明において有用な水不溶性アクリルポリマーは、逐次的エマルション重合を含む通常の重合技術により調製される。ラテックスポリマー粒子の分散系は、米国特許第４，４２７，８３６号；第４，４６９，８２５号；第４，５９４，３６３号；第４，６７７，００３号；第４，９２０，１６０号；および第４，９７０，２４１号に開示されているプロセスをはじめとするプロセスにより調製される。また、ラテックスポリマー粒子は、たとえば欧州特許出願ＥＰ０２６７７２６号；ＥＰ０３３１４２１号；ＥＰ０９１５１０８号、ならびに米国特許第４，９１０，２２９号；第５，１５７，０８４号；第５，６６３，２１３号および第６，３８４，１０４号に開示されている重合技術により調製することもできる。
本明細書で使用する場合、「（メタ）アクリル」という用語は、対応するアクリル酸またはメタクリル酸、および誘導体のいずれかを表し；同様に、「アルキル（メタ）アクリレート」という用語は、対応するアクリル酸エステルまたはメタクリル酸エステルのいずれかを表す。
本発明のいくつかの実施態様が以下の例証的実施例で詳細に説明される。この実施例は、本発明に従って測定される任意のサンプル、および本発明の方法の代表例である。
（実施例１）
感度を高めるためにスペクトル小区分領域の整合性スコアを用いることの利点を示す一つの実施例が図１に表されている。このケースでは、この周波数における強いＩＲピークのため、１０８０ｃｍ−１近辺のスペクトル小区分領域（＃１）の感度が最も高い。一般的なケースでは、組成上の差異は予測することができず、最適なスペクトル小区分領域は分かっていない。多くのスペクトル小区分領域を用いることにより、これらの小区分領域のうちの１つが最適に近くになりやすい。また、この実施例は、整合性スコアの正常なばらつきを使用して合格／不合格限界を決定する様子も示している。これらの限界は、サンプルを不合格とする手段として、そのスコアが、必ずや、正常に観測される範囲以下に充分に低下するように定められる。全照合領域（＃１６５０〜１８００ｃｍ−１）における整合性スコアのコントロールチャートが図２にまとめられている。最後のデータポイントは１つの成分を欠いた状態で調製された製品についてのものである。正常なばらつきと比べた整合性スコアの低下は、以下で示されている小区分領域１０５０〜１１１０ｃｍ−１で観測される場合よりもずっと小さい。
感度を高めるためにスペクトル小区分領域の整合性スコアを用いることの利点を示す一つの実施例が図１に表されている。このケースでは、この周波数における強いＩＲピークのため、１０８０ｃｍ−１近辺のスペクトル小区分領域（＃１）の感度が最も高い。一般的なケースでは、組成上の差異は予測することができず、最適なスペクトル小区分領域は分かっていない。多くのスペクトル小区分領域を用いることにより、これらの小区分領域のうちの１つが最適に近くになりやすい。また、この実施例は、整合性スコアの正常なばらつきを使用して合格／不合格限界を決定する様子も示している。これらの限界は、サンプルを不合格とする手段として、そのスコアが、必ずや、正常に観測される範囲以下に充分に低下するように定められる。全照合領域（＃１６５０〜１８００ｃｍ−１）における整合性スコアのコントロールチャートが図２にまとめられている。最後のデータポイントは１つの成分を欠いた状態で調製された製品についてのものである。正常なばらつきと比べた整合性スコアの低下は、以下で示されている小区分領域１０５０〜１１１０ｃｍ−１で観測される場合よりもずっと小さい。
感度を高めるためにスペクトル小区分領域の整合性スコアを用いることの一つの利点が図３に表されている。この実施例は、ばらつきが、広い小区分領域での正常（標準）バッチの整合性スコアを低減し、欠失成分を有するサンプル（実線）のスペクトルの１０８０ｃｍ−１におけるスペクトル上の差異を部分的に分かりにくくしている様子を示している。小区分領域＃５０（１０５０〜１１１０ｃｍ−１）についての整合性スコアのコントロールチャートが図４にまとめられている。最後のデータポイントは１つの成分を欠いた状態で調製された製品についてのものである。正常なばらつきと比べた整合性スコアの低下は、この小区分領域の場合、上述の欠失材料のスペクトルが強い吸収ピークを有する領域に焦点が合わせられているため、全照合領域の整合性スコアの場合よりもずっと大きい。
更に、感度を高めるためにスペクトル小区分領域の整合性スコアを用いることの利点が図５に表されている。欠失成分が強く吸収する小区分領域（＃５８）に焦点が合わせられていることにより、スペクトル上の（従って組成上の）差異が拡大されている。小区分領域＃５８（１４５０〜１５１０ｃｍ−１）についての整合性スコアのコントロールチャートが図６にまとめられている。最後のデータポイントは１つの成分を欠いた状態で調製された製品についてのものある。驚くべきことでなく、このスペクトル小区分領域は、欠失材料のスペクトルがここでは非常に僅かな吸収を持っているにすぎないため、この欠失成分を検出するのに有用ではない。
Claims (10)
- 対応する標準と比較した際の、１以上のサンプルとの間の化学組成における差異を検出するための方法であって：
（ａ）１以上のサンプルおよびその対応する標準についてのスペクトルを測定するステップ；
（ｂ）特定のサンプルのスペクトルと、その対応する標準のスペクトルとの比較に基づき、各サンプルについて一連の整合性スコアを算出するステップであり、ここで、各整合性スコアが、異なるスペクトル領域から算出されるステップ；
（ｃ）整合性スコアを比較するステップ；
を含む方法。 - 化学組成における差異が、汚染物質、誤標識生成物、１以上の他の生成物で汚染された生成物、モノマーの誤装填、原料の誤装填、不正確な重量パーセントのポリマー生成物固形分、不正確な中和度、溶媒、塩基、セッケン、界面活性剤および他の添加物を含む添加物の誤装填、ならびに上記ファクターの組合せからなる群から選択されるファクターによる、請求項１記載の方法。
- サンプルとその対応する標準のフーリエ変換赤外スペクトルを測定し、標準のスペクトルが蓄積され、比較のためにスペクトルライブラリーから読み出される、請求項１記載の方法。
- 各サンプルとその対応する標準についての一連の整合性スコアを算出するためにコンピュータープログラムが使用され、該整合性スコアがコントロールチャートの形態で提示される、請求項１記載の方法。
- 各ステップが自動化される、請求項１記載の方法。
- サンプルとその対応する標準のフーリエ変換赤外スペクトルがダイヤモンド全反射吸収（ＡＴＲ）付属品を用いて測定される、請求項１記載の方法。
- 請求項１記載の方法を用いて、任意の製造された化学製品についての品質管理を評価する方法。
- 対応する標準と比較した際の１以上のサンプルとの間の化学組成における差異を検出するための方法であって、請求項１記載の方法を主成分分析法と組み合わせるステップを含む方法。
- サンプルとその対応する標準のフーリエ変換赤外スペクトルが測定される、請求項１記載の方法。
- 複数のスペクトル小区分領域が使用される、請求項１記載の方法。
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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Families Citing this family (14)
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|---|---|---|---|---|
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| US20150185208A1 (en) * | 2013-10-11 | 2015-07-02 | Immunetics, Inc. | Led assay reader with touchscreen control and barcode sample id |
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Family Cites Families (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5629485A (en) * | 1994-12-13 | 1997-05-13 | The B.F. Goodrich Company | Contaminant detection sytem |
| US6031232A (en) * | 1995-11-13 | 2000-02-29 | Bio-Rad Laboratories, Inc. | Method for the detection of malignant and premalignant stages of cervical cancer |
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| JP2006522340A (ja) * | 2003-04-02 | 2006-09-28 | メルク エンド カムパニー インコーポレーテッド | 質量分析データの分析法 |
| WO2004111201A2 (en) * | 2003-06-11 | 2004-12-23 | Research Foundation Of State University Of New York | Data classification using point-wise tests |
| US7514268B2 (en) * | 2003-11-24 | 2009-04-07 | The Boeing Company | Method for identifying contaminants |
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2004
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Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US10908075B2 (en) | 2010-11-11 | 2021-02-02 | Sony Corporation | Fluorescent spectrum correcting method and fluorescent spectrum measuring device |
| US11454588B2 (en) | 2010-11-11 | 2022-09-27 | Sony Corporation | Fluorescent spectrum correcting method and fluorescent spectrum measuring device |
| US11726031B2 (en) | 2010-11-11 | 2023-08-15 | Sony Group Corporation | Fluorescent spectrum correcting method and fluorescent spectrum measuring device |
| JP2021512321A (ja) * | 2018-02-02 | 2021-05-13 | アリファックス ソチエタ レスポンサビリタ リミタータＡｌｉｆａｘ Ｓ．Ｒ．Ｌ． | 分光学的手法を用いて微生物を識別する方法 |
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| JP2022547771A (ja) * | 2019-07-30 | 2022-11-16 | アリファックス ソチエタ レスポンサビリタ リミタータ | 微生物を同定する方法およびシステム |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A761 | Written withdrawal of application |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A761 Effective date: 20060907 |