JP2007510778A - 立体モデリングを用いた化学組成物の製品開発方法とシステム - Google Patents
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Abstract
【課題】製品として市場に出すのに要する時間を短縮するための化学組成物の新規な製品開発方法を提供する。
【解決手段】高速大量処理実験及び高度の統計学と情報科学による変更製品開発過程を行ない、製品開発をエンジン試験と高い相関関係を持つレベルまでにする方法であって、複数の成分分子モデルを計算によりモデリングし、複数のコンパイルされた分子モデルの各々について分子特性（記述子）を計算で導き出し、各配合物について組成特性に関する情報を記憶する複数のフィールドを持つコンビナトリアル・ライブラリ・データベース・レコードを作成し、潤滑油組成物についての仕様要求条件を受け取り、その仕様要求条件に適合した仕様を有する組成物に対応する項目を選び出し、仕様要求条件に従う新規な潤滑油組成物を配合し、新規な潤滑油組成物を仕様要求条件との合致について試験し、仕様要求条件との合致が達成されるまで選出、配合及び試験工程を繰り返し、そして新規な潤滑油組成物を実際のエンジン性能と相関させる方法。
【選択図】図５
【解決手段】高速大量処理実験及び高度の統計学と情報科学による変更製品開発過程を行ない、製品開発をエンジン試験と高い相関関係を持つレベルまでにする方法であって、複数の成分分子モデルを計算によりモデリングし、複数のコンパイルされた分子モデルの各々について分子特性（記述子）を計算で導き出し、各配合物について組成特性に関する情報を記憶する複数のフィールドを持つコンビナトリアル・ライブラリ・データベース・レコードを作成し、潤滑油組成物についての仕様要求条件を受け取り、その仕様要求条件に適合した仕様を有する組成物に対応する項目を選び出し、仕様要求条件に従う新規な潤滑油組成物を配合し、新規な潤滑油組成物を仕様要求条件との合致について試験し、仕様要求条件との合致が達成されるまで選出、配合及び試験工程を繰り返し、そして新規な潤滑油組成物を実際のエンジン性能と相関させる方法。
【選択図】図５
Description
本発明は、一般的には化学組成物の製品開発過程を立体モデリングを用いて行う方法、およびそのシステムに関するものである。
物質合成にコンビナトリアル（組み合わせ）合成を使用することは、迅速な合成及び審査方法を用いて高分子、無機又は固体物質のライブラリを構築することを目的とした、比較的新しい研究領域である。例えば、反応装置技術の進歩によって、化学者や技術者は、新規な薬品の発見を追求して別々の有機分子の大量ライブラリを迅速に作成する能力が与えられ、それによりコンビナトリアル・ケミストリと呼ばれる成長過程にある研究部門の発展に至っている。コンビナトリアル・ケミストリとは一般に、多様性のある物質または化合物の収集群（普通はライブラリとして知られている）を作成するための方法および物質、並びに所望の特性についてライブラリを評価または審査するための技術および機器を意味している。
今日、潤滑剤産業における研究には、潤滑油組成物の候補を別個に製造すること、次に試験対象の候補を大量に用いて候補組成物の巨視的分析を行うことが含まれる。さらに、各候補組成物を試験するのに用いられる方法では人手による操作が要求される。これによって、試験によって中心的な潤滑油組成物と確定することができる組成物の数は順次、著しく減少する。
従来の審査操作に関連した欠点は、下記のように理解することができる。例えば、潤滑油組成物のリン及び硫黄分を低減することに対する行政および自動車工業からの圧力が、例えば酸化試験、摩耗試験および混合性試験など一定の試験を満足しながら同時にリン及び硫黄を低レベルで含む油組成物を確定する新しい研究を導いている。例えば、米軍規格ＭＩＬ−Ｌ−４６１５２Ｅおよび日米自動車工業協会が規定したＩＬＳＡＣ規格は、現在、エンジン油のリン分を０．１０重量％かそれ未満にするように要求していて、将来的にはリン分を更に低いレベル、例えば２００４年１月には０．０８重量％未満、２００６年１月には０．０５重量％未満にするように提案している。また、現在、エンジン油の硫黄分については工業規格要求が無いものの、２００６年１月には硫黄分を０．２重量％未満にすることが提案されている。従って、潤滑油中のリン及び硫黄の量を更にもっと減少させ、それにより将来の工業規格が提案するエンジン油のリン及び硫黄分を満たしながら、同時に高リン及び硫黄分エンジン油が示す酸化又は腐食防止性および耐摩耗性をなお保持していることが望ましい。
一般に、一定の要求、例えばリン及び硫黄の量に関する要求に対処するために選択した一群の潤滑油組成物が一旦製造されたなら、選択した一群の油組成物の多数の特性に関する追加の試験は行われない。その結果、選択した一群の油組成物の他の特性をしばしば試験することは、例えば種々の摩耗試験中に試験される特性も含まれるが、後から考えることになる。しかし、潤滑油組成物の適正な耐摩耗性を確保することは、自動車エンジンなど機械装置の首尾よい作動と保全には重要である。実験室での潤滑剤分析は時間がかかり、費用もかかる。さらに、実験室は一般に充分には自動化されていず、それにより新規な潤滑油組成物を試験する度毎回同じように長時間の操作を実施することになる。
このように、潤滑剤産業における今日の研究では、潤滑油組成物に多様性のある試験を迅速に行うことが不可能である。このように当該分野では、潤滑油組成物の実際の有用な特性に潜在的に関係する情報を得るために、そのような組成物について台上試験を行ったり組成物を審査したりする、より効果的で経済的で組織だった方法を必要としている。
従って、複数の試料候補潤滑油組成物を少量で用いて迅速に審査し、所望の潤滑特性を自動的に決定して分類することが望まれている。このようにして、立体モデリングを使用して化学組成物の製品開発過程を実施する方法およびシステムに到達した。
モデリング方法の有効性に関する主要な変数は、分子の観点からは基本製品の相対的複雑さにあり、基本製品からは配合物など変動の数にある。潤滑油添加剤の特徴は、比較的複雑な製品であること、および基本成分の多数の変動や配合物があることにある。さらに、一連の製品開発を通じて潤滑油添加剤の特徴は、しばしば比較的大した相関関係が無いのに究極の試験プラットフォームを用いる一連の試験、例えば非常に費用のかかるエンジン試験にある。分子レベルのモデリングは、基の異なる化学物質に関しては新たな導入が容易であるかもしれないが、そのように煩雑でノイズの多い試験環境下では効果の最も上がらない方法と言える。高度の包括的な統計的推論は、この環境下では重要であることが保証されているものの、物理的試験点の数と固有のノイズによって制限を受けている。高速大量処理実験（ＨＴＥ）は、潤滑油添加剤またはそのような添加剤を含む潤滑油組成物に特に良く適していると思われ、統計的推論と組み合わせると、製品の「配合展望」の深さと幅を増大させるのに必要な多数の物理的試験を生成させることができる。ＨＴＥおよび関連した高度の統計的推論は、理想上は潤滑油添加剤および配合潤滑油組成物に適している。
本発明の指針は、実施可能な配合変動の試験結果および試験の量から信頼性のある推論を行う能力を改善することにある。分子モデリング工程では、拡大した開発過程を通して試験からの推論の信頼性を改善することに関して利益を成す機会がある。包括的な統計的推論工程では、これを定量的構造活性相関（ＱＳＡＲ）技術の適用で補足することができる。ＨＴＥ工程では、基本ＨＴＥを適用し、台上試験を現行の相関レベルで小型化してＨＴＥの下部組織内に含ませる。台上試験工程では、現行の台上試験よりも良い相関関係がある小型化した試験をＨＴＥ下部組織に統合する。
本発明では、製品として市場に出すのに要する時間を短縮するために、高速大量処理実験および高度の統計学と情報科学（インフォマティクス）により製品開発過程を変更する方法およびシステムについて述べる。本発明は、製品開発過程をエンジン試験と高い相関関係を持つレベルまで変更し、そしてより優れた商品を開発することにある。これは、量子力学的（ＱＭ）ソフトウェア法を使用して複数の成分分子モデルをシリコ（Ｓｉｌｉｃｏ）によりモデリングし、ＱＳＡＲソフトウェアで実行した複数のコンパイルされた分子モデルの各々の分子特性（記述子）をシリコにより導き出すことにより達成される。本明細書で使用するとき、「シリコ(Silico)により（インシリコ）」又は「シリコによるモデリング」なる表現は、計算作業を意味する。
さらに、本発明には少なくとも、組成物の各々について少なくとも一つのコンビナトリアル・ライブラリ・データベース・レコードを作成することが含まれ、少なくとも一つのレコードは、組成特性に関する情報を記憶している複数のフィールドを有する。ライブラリには、成分の組合せおよび潤滑油添加剤の混合物全体、または少なくとも一種の潤滑粘度の基油と少なくとも一種の潤滑油添加剤を含む潤滑油組成物が含まれる。作成および管理は、例えばオラクル(Oracle)のような関連データベースを管理するソフトウェア・プログラムにより行われる。
仕様要求条件を受け取ることにより、新規な潤滑油組成物の依頼を受ける。受け取った仕様要求条件に適合する仕様を有する組成物に対応する項目をデータベースから選び出し、受け取った仕様要求条件に従う新規な潤滑油組成物を配合し、そして新規な潤滑油組成物を、受け取った仕様要求条件との合致について試験することによって、これら潤滑油組成物が生成する。受け取った仕様要求条件との充分な合致が達成されるまで、この生成工程は繰り返され、そして組成物は実際のエンジン性能と相関させることになる。
このようにして、立体モデリングを使用して化学組成物の製品開発過程を行う方法およびシステムが達成される。
本発明の上記及び他の目的、観点および利点は、以下の図面を含む添付図面を参照しながら、以下の本発明の好ましい態様の詳細な記述によりもっと良く理解されよう。
図１ａ及び１ｂは、発見／合成工程１１２から、核心の技術開発工程１１４、配合工程１１６を介して、製品の認定工程１１８までの現行の技術過程フロー１１０（図１ａ）と、本発明の変換技術及び関連プログラム論理制御（ＰＬＣ）過程１２０（図１ｂ）との比較を図示している。本発明の開発過程１２０の目標は、迅速に配合してより大きな製品変動の大きさの程度を試験することにある。これにより、種々の化学物質を含む製品を多重生成させて平行して開発することが可能になる。
本発明の開発過程１２０の目的は、依然として現行技術過程の目的と同じで、すなわち現実のエンジン性能と相関する分子および配合物を作り出すことにあり、認定と呼ばれている。本発明の方法では、探索１２６、１２８、１３０の一部を平行して実施することになるため、発見工程１２２から認定工程１２４までにかかる時間が実質的に短縮される。すなわち、配合者が台上試験を行うのと平行して、化学者は物質を合成したのち評価することになる。このようにして、化学者により得られた大量のデータは直接に新規の仕様に適用できる。これは、現行過程１１０とは極めて異なっており、現行過程では新しく製造した成分を試験するための配合物と台上試験との異なる一セットが、配合者が実施するそれら台上試験に匹敵する。このため、効率が良く、市場に出すのに要する時間が短縮され、そして成功の確率が上がるために、成分／製品および整然とした戦略を規格化することができる。その結果、戦略上重要な顧客との関係を強化できる。
図２は、「試験量と配合物変動」２００および「試験結果から信頼性のある推論をする能力」２０２の軸でプロットした変更製品開発過程２０８の実施を示すグラフを図示している。試験結果から信頼性のある推論をする能力は、エンジン試験と統計的推論に相関関係がある関数である。改良試験処理も試験相関／試験推論も両方とも、最大の結果を達成するように対処されなければならない。これには、ソフトウェアとハードウェアを統合した方法が必要となる。価格的な観点からは、通常はハードウェアによる解に比べてソフトウェアによる解の方が好ましい。ハードウェアによる解を開発して作動させるよりも、ソフトウェアでシミュレートする方が通常は費用がかからない。しかし、これらの経済性は方法の相対的有効性とバランスがとれなければならない。
グラフ２０８の現行２０４の位置から目標２０６の位置まで改善するために、本発明では、工程２１０にて現行の最良実施台上試験／過程を改善する工程、工程２１２にて定量的構造活性相関（ＱＳＡＲ）モデルおよび高度の情報科学を適用する工程、工程２１４にて高速大量処理配合、試験および高度の情報科学を行う工程、そして工程２１６にて相関関係の増大した高速大量処理試験を行う工程を実施することを提案する。
図３は、「製品変動」３０２および「基本製品又は用途環境の相対的複雑さ」３０４の軸でプロットした製品開発モデリングの骨組３００を示すグラフを図示している。グラフ３００は、大量の試験または高速大量処理実験（ＨＴＥ）３０６の必要性が製品変動軸３０２に沿って増加すること、また触媒３０８とエンジン油添加剤３１０はポリマー３１２と医薬品３１４よりも大量の試験を要求することを明らかにしている。
グラフ３００からは、基本製品又は用途環境の相対的複雑さ３０４が増加するにつれて、高度の統計的モデリングと実験の設計（ＤＯＥ）３１６の要求も増加することも分かる。言い換えれば、エンジン油添加剤３１０と医薬品３１４とは、触媒３０８とポリマー３１２が要求するよりも多くの統計的モデリングとＤＯＥ３１６を要求している。
反対に、「第一原理」から分子モデリングする能力３１８は、基本製品又は用途環境の複雑さ３０４に比例して減少し、そして触媒３０８とポリマー３１２とは、エンジン油添加剤３１０と医薬品３１４よりも「第一原理」からの分子モデリング３１８に良く適している。潤滑油添加剤又は潤滑油組成物３１０の製品開発の変更は、増大した統計的モデリング／ＤＯＥ法もＨＴＥも両方とも要求している。時間がたてば、分子モデリングの統合は製品の価値を更に増大させる。
図４は、「配合展望の増大した視界」４００のグラフを示している。視界を改善することは、現行化学と新化学の両方を使用して配合物を改善するのに重要である。主要な改善面は、試験データ点を増やすこと、およびある一群の試験データについて推論能力を改善することにある。グラフ４００は、「試験量と配合物変動」４０２および「試験結果から信頼性のある推論をする能力」４０４の軸でプロットされている。一連の最適化描画４０６−４１２は、配合展望グラフ４００の視界の増大に沿った種々の段階と関連している。それらは、配合展望４００の視界の増大に沿った段階のうちで、描画４０６、４０８及び４１０で表示された現行最適化の段階が最良の結果ではないことを確認できるのは、描画４１２に示された大域最適化の段階だけであることを図示している。
図５は、潤滑剤の概念からの本発明の製品開発過程のフロー５００を図示している。開発過程５００の工程としては、少なくとも次のような工程が挙げられる：
下記からなる計算作業（インシリコ）部分５０２：
着想を量子力学的（ＱＭ）に分子モデリングする工程５０４、
ＱＭモデルを試験するのに重要なものについて記述子を開発する５０６、
特定の特性を有する組成物を配合する５０８、そして
下記からなる物理的な部分５１０：
台上試験または高速大量処理実験（ＨＴＥ）、そして
実際のエンジン性能。
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台上試験または高速大量処理実験（ＨＴＥ）、そして
実際のエンジン性能。
ＨＴＥとエンジン性能の結果が証明するようにうまく稼働しないときは、結果およびループ・バック５００に基づいて開発過程全体５０２及び５１０にフィードバックがかかる。妥当な費用で性能結果の予測可能性を改善するには、インシリコ・モデリング過程と物理的試験過程にまたがる継続的な改善が要求される。
［分子モデリング］
成分のＱＭレベル分子モデリング５０４の工程では、反応がどのようなメカニズムで起こるかという可能なメカニズムに関して仮説が存在する。例えば、新規な酸化防止剤の研究をしている試験者は、内燃機関を作動させる際にどの位の過酸化物が形成されるのか、更にはそのような過酸化物はその後潤滑油に損害を与えうる前にどの位分解されるのかといったことについて仮説を立てることができる。そのような仮説を支持するために、試験者はそのような化学過程が生じる化学的メカニズムを提案する。提案された化学的メカニズムは、シミュレーション技術用コンピュータ・プログラムに内蔵された方法を使用してインシリコで試験される。そのような方法では、分子及び固体特性は電子の相互作用と関係づけられる。アクセルリス社(Accelrys Inc、http://www.accelrys.com/technology/qm/)、ファーマコペイア社(Pharmacopeia Inc.)が完全所有する子会社であるが、による一方法は、シュレーディンガー方程式の解を近似することで動作する。
成分のＱＭレベル分子モデリング５０４の工程では、反応がどのようなメカニズムで起こるかという可能なメカニズムに関して仮説が存在する。例えば、新規な酸化防止剤の研究をしている試験者は、内燃機関を作動させる際にどの位の過酸化物が形成されるのか、更にはそのような過酸化物はその後潤滑油に損害を与えうる前にどの位分解されるのかといったことについて仮説を立てることができる。そのような仮説を支持するために、試験者はそのような化学過程が生じる化学的メカニズムを提案する。提案された化学的メカニズムは、シミュレーション技術用コンピュータ・プログラムに内蔵された方法を使用してインシリコで試験される。そのような方法では、分子及び固体特性は電子の相互作用と関係づけられる。アクセルリス社(Accelrys Inc、http://www.accelrys.com/technology/qm/)、ファーマコペイア社(Pharmacopeia Inc.)が完全所有する子会社であるが、による一方法は、シュレーディンガー方程式の解を近似することで動作する。
アクセルリス社のＱＭ法は、電子及び分子構造とエネルギー過程を予測する。ＱＭ法は量子化学の基本方程式に基づいているので、原子論的シミュレーションなどの近似よりもはるかに精度が高い。振動モードおよび励起状態を予測することができ、スペクトル特性の解析を可能にする。電子構造を予測する能力によって、遷移状態と分子軌道（両方とも反応化学の理解に重要であるが）をＱＭでは研究することができる。
よって、このソフトウェアを用いた反復研究により、試験者は過酸化物分解のもっともらしいメカニズムを導き出す。これには、例えば遷移状態、結合の長さ、結合角等の第一原理計算が含まれる。これにより、例えば試験者は、過酸化物分解、すなわち油の酸化からの防護が生じる化学的メカニズムのより詳細な理解が得られる。よって、そのような進歩した知識を用いて、試験者は現行の入手可能な酸化防止剤を越える改善を示す新規な分子を合成でより上手に考え出すことができる。
［導出記述子］
ここで、試験者は優れた酸化防止剤を作るのを助ける分子の記述子について述べる。記述子が開発されればされるほど、試験者は、あまり有効でない酸化防止剤から有効なものを予測するのに重要である関連因子の定量的構造活性相関（ＱＳＡＲ）ライブラリを構築することになる。ＱＳＡＲライブラリ又はモデルは、物理化学的特性（記述子）のセットと研究対象のシステムの特性、例えば化学反応性、溶解度または機械的挙動、の間の多変動の数学的関係である。
ここで、試験者は優れた酸化防止剤を作るのを助ける分子の記述子について述べる。記述子が開発されればされるほど、試験者は、あまり有効でない酸化防止剤から有効なものを予測するのに重要である関連因子の定量的構造活性相関（ＱＳＡＲ）ライブラリを構築することになる。ＱＳＡＲライブラリ又はモデルは、物理化学的特性（記述子）のセットと研究対象のシステムの特性、例えば化学反応性、溶解度または機械的挙動、の間の多変動の数学的関係である。
そのようなプログラムの例としては、http://www.accelrys.com/cerius2/qsar page.html.に記載されているアクセルリス社の「Ｃ2・ＱＳＡＲ＋」ソフトウェアがある。そのプログラムおよび同様のプログラムは、ＱＳＡＲモデルのグラフ解析を容易にして、試験者が薬品発見やポリマー、物質科学ぐらい多様性のあるフィールドにおける微細な化学的関係を理解するのを援助する。これらのプログラムは、広範囲にわたる回帰技術と解析技術とを統合したものである。現行の実験データおよびシミュレーション結果を使用して新規な化合物の活性度や特性を予測することができ、それにより合成プログラムに優先順位を付けることが可能になる。
［特定の特性を有する組成物の配合］
ところで試験者は、彼又は彼女の最初の仮説を確証するのに充分な数の分子を合成し、これら分子を配合物の範囲で試験してそれらの実際の特性を決定しなければならない。これら分子を作るのを助けるために化学者やロボットをそれぞれ利用してもよい。
ところで試験者は、彼又は彼女の最初の仮説を確証するのに充分な数の分子を合成し、これら分子を配合物の範囲で試験してそれらの実際の特性を決定しなければならない。これら分子を作るのを助けるために化学者やロボットをそれぞれ利用してもよい。
［台上試験又は（ＨＴＥ）］
試験は、ＨＴＥプラットフォームを用いて可能な配合物に広範囲にわたって行われる。これら成分を配合物の範囲で研究する必要がある、というのは、個々の潤滑油添加剤は互いに相互作用してそれらの予測活性度を増大することもあれば低減することもあるからである。
試験は、ＨＴＥプラットフォームを用いて可能な配合物に広範囲にわたって行われる。これら成分を配合物の範囲で研究する必要がある、というのは、個々の潤滑油添加剤は互いに相互作用してそれらの予測活性度を増大することもあれば低減することもあるからである。
この開発過程の任意の段階で、試験者は記述子５０６を導き出す過程を後戻りして再び開始したり、あるいは開発過程全体を後戻りしてＱＭレベル分子モデリングを再び開始する必要があるかもしれない。実際に、試験者はＨＴＥから大量のデータを集めることになる。次に、このデータを使用して配合物の成分に関する情報のライブラリを構築する。ライブラリが各成分を他の多数の成分や多数の基油の混合物全体と組み合わせて含んでいると、ライブラリは非常に膨大なものとなる。特に、ライブラリは個々の台上試験に対して各配合物の結果を別々に与える。データの管理は、オラクルやサイベース(Sybase)のような関連データベースを用いる高速大量処理ソフトウェアにより遂行することができる。そのようなソフトウェアの例としては、http://www.accelrys.com/mstudio/ms matinformatics/combimat.html.に記載されているアクセルリス社の「コンビマット(CombiMat)」プログラムがある。
価格的な観点からは、通常はハードウェアによる解に比べてソフトウェアによる解の方が好ましい。ハードウェアによる解を開発して作動させるよりも、ソフトウェアでシミュレートする方が一般に費用がかからない。しかし、これらの経済性は方法の相対的有効性とバランスがとれなければならない。よって、それ以外のものが全て同等であるなら、下記を採用することが好ましい。
１）「第一原理」から成分および製品性能を予測する分子モデリング。この構成部分にはソフトウェアしか含まれない。
２）一連の試験、例えば基本的な実験室試験、台上試験およびエンジン試験にまたがる性能を、製品の分子の構造特性と相関させることができる包括的な統計的推論。この推論の一般的な方法は、定量的構造活性相関（ＱＳＡＲ）モデリングと呼ばれる。この構成部分にはソフトウェアしか含まれない。
３）従来手段によるよりもはるかに膨大な量の物理的試験を成分および製品に行うことを可能にする高速大量処理実験（ＨＴＥ）法。この試験には、関連情報科学ソフトウェアと共にハードウェアも含まれる。
１）「第一原理」から成分および製品性能を予測する分子モデリング。この構成部分にはソフトウェアしか含まれない。
２）一連の試験、例えば基本的な実験室試験、台上試験およびエンジン試験にまたがる性能を、製品の分子の構造特性と相関させることができる包括的な統計的推論。この推論の一般的な方法は、定量的構造活性相関（ＱＳＡＲ）モデリングと呼ばれる。この構成部分にはソフトウェアしか含まれない。
３）従来手段によるよりもはるかに膨大な量の物理的試験を成分および製品に行うことを可能にする高速大量処理実験（ＨＴＥ）法。この試験には、関連情報科学ソフトウェアと共にハードウェアも含まれる。
［実際のエンジン性能］
ここで、台上試験データ対実際のエンジン試験データの高度の統計的相関を行うことができる。これは、http://www.accelrys.com/mstudio/ms_matinformatics/fast.html.に記載されているアクセルリス社の配合援助ソフトウェア・ツールキット(Formulation Assisting Software Toolkit)のようなソフトウェアにより遂行される。そのようなソフトウェアは、データ、情報および首尾よく製品を配合するのに必要な知識フローを能率化する配合製品設計用の作業フローによる解である。単独の台上試験では完全にはエンジン試験と相関しないので、多数の摩耗及び酸化試験の線形又は高次回帰を使用して、エンジン試験結果と最も良く相関する重み付け組合せを作成することになりがちである。そのような回帰解析を使用して単一値に関する予測を行う。線形又は高次回帰には、与えられたデータに最も良く合致する直線または曲線の方程式を発見することが含まれる。次に、そのような方程式を使用して他の配合物のエンジン試験結果を予測する。
ここで、台上試験データ対実際のエンジン試験データの高度の統計的相関を行うことができる。これは、http://www.accelrys.com/mstudio/ms_matinformatics/fast.html.に記載されているアクセルリス社の配合援助ソフトウェア・ツールキット(Formulation Assisting Software Toolkit)のようなソフトウェアにより遂行される。そのようなソフトウェアは、データ、情報および首尾よく製品を配合するのに必要な知識フローを能率化する配合製品設計用の作業フローによる解である。単独の台上試験では完全にはエンジン試験と相関しないので、多数の摩耗及び酸化試験の線形又は高次回帰を使用して、エンジン試験結果と最も良く相関する重み付け組合せを作成することになりがちである。そのような回帰解析を使用して単一値に関する予測を行う。線形又は高次回帰には、与えられたデータに最も良く合致する直線または曲線の方程式を発見することが含まれる。次に、そのような方程式を使用して他の配合物のエンジン試験結果を予測する。
次に、これにより、試験者は、最終配合物を価格／性能で最適化することができる。すなわち、最低可能価格でありながら性能でも合格すると予測される方向に性能を動かす。
別の例としては、ＱＭ計算により、問題のメカニズムに洞察を与えるインシリコ・モデリング過程が誘導される。例えば、優れた酸化防止剤を製造したいと思うならば、酸化防止剤が機能するメカニズムを理解することが重要である。ある種の遷移金属が過酸化物防止剤として機能するメカニズムを研究する場合には、そのような過酸化物の分解について遷移状態の量子力学的研究をインシリコで評価することができる。
メカニズムがより一層分かるにつれて、化学者が例えば改良酸化防止剤を製造するのに有用な分子記述子も分かるようになる。次に、これら分子記述子をＱＳＡＲソフトウェアで使用する。ＱＭがより一層分かるにつれて、酸化性能を更に改善する一群の化学構造物を予測するのを助ける記述子のより大きなセットを構築できる。この時点でも、作業はまだ計算又はインシリコレベルで行われる。
例えば、一つの酸化防止剤が単独では、他の酸化防止剤との組合せで機能するほどには機能しないことが分かるだろう。さらに、ある種の酸化防止剤を再生成させ、それにより触媒サイクルを作り出し、そして酸化防止剤の組合せを別々にどれか一つの場合よりも有効に利用することが可能である。このインシリコ法により、特定の性能基準を満たす新規な配合物を作ることが可能になる。予備構想モデルを試験し、フィードバック・ループを設けて以前のＱＭモデルを確証し、それによりＱＳＡＲ記述子を更に改善するこの開発過程を通して、新規な化学物質が開発される。
知識の充分なベースがあるので、ＨＴＥを実施してそのようなインシリコで作成したモデルを台上試験を使用して確証することが有益になる。このデータを解析するのに、高度の統計学及び情報科学ソフトウェアがあることが役立つようになり、それによりデータと性能の動向および相関関係を評価することができる。より多くの試験データが分かるにつれてフィードバックがＱＭおよびＱＳＡＲまで存続し、その結果、実データが初期理論を確証するか、あるいは論破すると両者も改善されるようになる。
最終的に、台上試験結果が大量にあり、かつ改善されるので、エンジン試験性能相関に移行できる。
本発明のある種の好ましい態様を参照しながら本発明を明らかにし説明したが、当該分野の熟練者であれば、添付した特許請求の範囲で規定した本発明の真意および範囲から逸脱することなく、形態および細部の種々の変更を本発明に成しうることが理解されよう。
Claims (11)
- 製品として市場に出すのに要する時間を短縮するための変更製品開発方法であって、下記の工程からなる方法：
（ａ）複数の成分分子モデルをシリコ（Ｓｉｌｉｃｏ）によりモデリングする工程、
（ｂ）上記の複数のコンパイルされた分子モデルの各々について分子特性（記述子）をシリコにより導き出す工程、
（ｃ）組成特性に従って複数の組成物を配合する工程、
（ｄ）組成物を台上試験を行う工程、そして
（ｅ）組成物を実際のエンジン性能と相関させる工程。 - 上記の（ａ）工程を、量子力学的（ＱＭ）手法により行う請求項１に記載の方法。
- 上記の（ｂ）工程を、定量的構造活性相関（ＱＳＡＲ）ライブラリを構築することにより行う請求項１に記載の方法。
- （ｃ）工程において、上記複数の組成物をまずシリコにより配合し、次に物理的に配合する請求項１に記載の方法。
- 上記の（ｃ）工程が、更に下記を含む請求項１に記載の方法：
当該組成物の各々について、組成特性に関する情報を記憶している複数のフィールドを有する少なくとも一つのコンビナトリアル・ライブラリ・データベース・レコードを作成する。 - 上記の情報が、下記の事項を含んでいる請求項５に記載の方法：
少なくとも一種の潤滑粘度の基油の種類と量、
少なくとも一種の潤滑油添加剤の種類と量、
潤滑粘度、
潤滑油添加剤の比率、および
上記組成物の貯蔵安定性。 - さらに、潤滑油組成物についての仕様要求条件を受理する工程を含む請求項５に記載の方法。
- さらに、下記の工程を含む請求項７に記載の方法：
データベースから、受理した仕様要求条件に適合する仕様を有する組成物に対応する項目を選び出す工程、
受理した仕様要求条件に従う新規な潤滑油組成物を配合する工程、
該新規な潤滑油組成物について、受理した仕様要求条件との合致について試験を行う工程、そして
受理した仕様要求条件との合致が達成されるまで、該選出、配合及び試験工程を繰り返す工程。 - さらに、どの工程の結果についても照合を行って、該結果が該受理した潤滑油組成物の仕様要求条件に従っていない場合には、前の工程を繰り返す工程を含む請求項１に記載の方法。
- 製品として市場に出すのに要する時間を短縮するために、高速大量処理実験および高度の統計学と情報科学により変更された製品開発過程を行って、製品開発をエンジン試験と高い相関関係を持つレベルまで変更し、そしてより優れた商品を開発する方法であって、下記の工程からなる方法：
複数の成分分子モデルをシリコ（Ｓｉｌｉｃｏ）によりモデリングする工程、
該複数の成分分子モデルの各々について分子特性（記述子）をシリコにより導き出す工程、
該モデルの各々について、組成特性に関する情報を記憶している複数のフィールドを有する少なくとも一つのコンビナトリアル・ライブラリ・データベース・レコードを作成する工程、
潤滑油組成物についての仕様要求条件を受理する工程、
データベースから、受理した仕様要求条件に適合する仕様を有する組成物に対応する項目を選び出す工程、
受理した仕様要求条件に従う新規な潤滑油組成物を配合する工程、
該新規な潤滑油組成物について、受理した仕様要求条件との合致について試験を行う工程、
受理した仕様要求条件との合致が達成されるまで、該選出、配合及び試験工程を繰り返す工程、そして
潤滑油組成物を実際のエンジン性能と相関させる工程。 - 製品を市場に出す時間を短縮するために、高速大量処理実験および高度の統計学と情報科学により変更された製品開発過程を行って、製品開発をエンジン試験と高い相関関係を持つレベルまで変更し、そしてより優れた商品を開発するためのシステムであって、下記の手段を含むシステム：
複数の成分分子モデルをシリコ（Ｓｉｌｉｃｏ）によりモデリングするモデリング手段、
該複数の成分分子モデルの各々について分子特性（記述子）をシリコにより導き出す導出手段、
該モデルの各々について、組成特性に関する情報を記憶している複数のフィールドを有する少なくとも一つのコンビナトリアル・ライブラリ・データベース・レコードを作成する作成手段、
潤滑油組成物についての仕様要求条件を受理する受理手段、
データベースから、受理した仕様要求条件に適合する仕様を有する組成物に対応する項目を選び出す選出手段、
受理した仕様要求条件に従う新規な潤滑油組成物を配合する配合手段、
該新規な潤滑油組成物に、受理した仕様要求条件との合致について試験を行う試験手段、および
潤滑油組成物を実際のエンジン性能と相関させる相関手段。
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