JP4248161B2 - 機能性混合物の組成量決定方法及び装置 - Google Patents

機能性混合物の組成量決定方法及び装置 Download PDF

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Description

【0001】
【発明の属する技術分野】
本発明は、機能性混合物の組成量決定方法及び装置に係り、特に、実際に機能性混合物を作成することなく、N個の成分から構成される機能性混合物の組成量を決定することができる機能性混合物の組成量決定方法及び装置に関する。
【0002】
【従来の技術及び発明が解決しようとする課題】
従来より、N個の成分から構成される機能性混合物の組成量を組成比で決定する方法として以下のような種々の方法が知られている。
【0003】
一般的な方法は、実際に機能性混合物を作成し、その機能性混合物の機能性を何らかの手段によって必要とされている機能性が付与されているかどうかを評価する方法である。
【0004】
この方法を機能性混合物の1種である乳化分散物について説明すると、この乳化分散物は、疎水性物質が分散媒体中で微小な水中油滴型となっており、写真感光材料、化粧品、食品、薬品等の多岐にわたり利用されている。
【0005】
この乳化分散物に必要とされる機能の1つに、例えば、長時間経時させても微小な水中油滴の大きさが一定以上に大きくならないこと、あるいは、粗大油滴が生成しないことがある。この機能が必要なことは、特開平9−131519号公報に記載されており、この公報には、粗大油滴を直接観察して、その機能性を評価する方法が記載されている。また、特開平10−260488号公報にも、粗大油滴の個数を直接評価する方法が記載されている。
【0006】
また、特公平60−53865号公報には、乳化分散物に必要とされる機能性を損なう例として、本来、微小油滴内に溶解しているカプラー(疎水性物質)の析出の観察例が記載されている。
【0007】
粗大油滴、及び析出が起こらないような乳化分散物を作成するためには、実際に、乳化分散物を作成し、作成した乳化分散物に対して上記の従来例のような評価を行って、その機能性を確かめなければならない。
【0008】
一方、特開2000−89404号公報には、疎水性物質の溶解性パラメータと高沸点溶媒の溶解性パラメータと、それらの体積分率とを規定して、疎水性物質の析出を防止する方法が開示されている。この方法によれば、予め、析出を抑制した乳化分散物組成を得ることが可能となる。
【0009】
しかしながら、多種類の疎水性物質を添加した場合等は、充分な予測を行なうことができない、という問題がある。
【0010】
また、上記の疎水性物質の析出を防止する方法を乳化分散物に適用することによって、乳化分散物の作成前に析出しない乳化分散物の組成を決定することが可能となるが、粗大油滴の発生については予測は困難である。
【0011】
一方、特開2000−171956号公報には、ハロゲン化銀感光材料の処理液(機能性混合物の1種)、処理条件の判定方法と、その補正方法が開示されている。
【0012】
特開2000−171956号公報には、多数の正常状態(機能性が付与された機能性混合物と考えられる)の集団からのからのマハラノビスの距離を求めることによって、正常かどうか不明な(機能性が付与されているかどうか不明な)処理液の判定を行うことが開示されている。さらに、各々の構成成分について、これを除いて求めたマハラノビスの距離と比較することによって、「正常でない」原因となっている構成成分を検出することが開示されている。
【0013】
この方法によれば、補正すべき構成成分を特定することは可能となるが、どのように補正すべきかは、別に、その手段を考えなければならなかった。
【0014】
また、場合によっては、新たに試験、評価を行わなければならず、迅速に補正値を予測できない場合もあった。
【0015】
本発明の目的は、乳化分散物等の機能性混合物の機能性を付与するための各構成成分の組成量を実際に機能性混合物を作成する前に、これまでに得られている機能性混合物の各構成成分間の相関係数に近づけるようにして、機能性を付与し、構成成分の組成量を決定する方法及び装置を提供することにある。
【0016】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために本発明のN個の構成成分を混合して構成されると共に、利用する上で必要な要件を機能として備えた機能性混合物を作成する際の各構成成分の組成量を決定する機能性混合物の組成量決定方法は、(1)必要な機能を有することが予め判っているM(M>N)個の機能性混合物CのN個の構成成分の組成量c1,c2,c3,・・・,cN間の相関係数を要素とする相関行列Rを求め、(2)機能が付与されているかどうか判明していない機能性混合物UのN個の構成成分の組成量u1,u2,u3,・・・,uNの各々を用いて、下記の(1)式で表されるマハラノビスの距離を演算し、機能性混合物Uの全ての構成成分から構成成分の1つのみを各々順に除去したときの残りの構成成分の組成量を用いて、N−1個の組成量の各々についてマハラノビスの距離を各々演算し、N個の組成量についてのマハラノビスの距離とN−1個の組成量についてのマハラノビスの距離との偏差を各々演算し、(3)最大の偏差を与える除去した組成量を変動させるか、または最大の偏差を与える除去した組成量から最大の偏差から所定番目に大きい偏差を与える除去した組成量まで、順に組成量を変動させ、変動させた組成量を含むN個の組成量についてのマハラノビスの距離が小さくなったときの組成量を機能性混合物の組成量として決定することを特徴とする。
【0017】
【数1】
Figure 0004248161
【0018】
ただし、DまたはD2は、マハラノビスの距離、UTは、行列U=(u1,u2,u3,・・・,uN)の転置行列を表し、上記の演算において、M個の機能性混合物Cの第k番目の組成量ckと機能性混合物Uの第k番目の組成量uk とは、M個の組成量の平均が0、標準偏差が1.0となるように変換されている。
【0019】
また、本発明のN個の構成成分を混合して構成されると共に、利用する上で必要な要件を機能として備えた機能性混合物を作成する際の各構成成分の組成量を決定する機能性混合物の組成量決定装置は、必要な機能を有することが予め判っているM(M>N)個の機能性混合物CのN個の構成成分の組成量c1,c2,c3,・・・,cN間の相関係数を要素とする相関行列Rまたは相関行列Rの逆行列を記憶する記憶手段と、機能が付与されているかどうか判明していない機能性混合物UのN個の構成成分の組成量u1,u2,u3,・・・,uNの各々を用いて、上記の(1)式で表されるマハラノビスの距離を演算し、機能性混合物Uの全ての構成成分から構成成分の1つのみを各々順に除去したときの残りの構成成分の組成量を用いて、N−1個の組成量の各々についてマハラノビスの距離を各々演算すると共に、N個の組成量についてのマハラノビスの距離とN−1個の組成量についてのマハラノビスの距離との偏差を各々演算する演算手段と、最大の偏差を与える除去した組成量を変動させるか、または最大の偏差を与える除去した組成量から最大の偏差から所定番目に大きい偏差を与える除去した組成量まで、順に組成量を変動させ、変動させた組成量を含むN個の組成量についてのマハラノビスの距離が小さくなったときの組成量を機能性混合物の組成量として決定手段と、を含んで構成されている。
【0020】
上記の各発明では、機能性混合物Uの全ての構成成分から構成成分の1つのみを各々順に除去したときの残りの構成成分の組成量を用いて、N−1個の組成量の各々についてマハラノビスの距離を各々演算し、N個の組成量についてのマハラノビスの距離とN−1個の組成量についてのマハラノビスの距離との偏差を各々演算し、最大の偏差を与える除去した組成量を変動させるか、または最大の偏差を与える除去した組成量から最大の偏差から所定番目に大きい偏差を与える除去した組成量まで、順に組成量を変動させ、変動させた組成量を含むN個の組成量についてのマハラノビスの距離が小さくなったときの組成量を機能性混合物の組成量として決定するようにすることができる。
【0021】
また、必要な機能を有することが予め判っている機能性混合物Cの組成量に、組成量の決定により機能性が付与された機能性混合物Uの組成量を加えて新たな相関行列を求め、求めた相関行列を前記相関行列Rとして使用するようにすることができる。
【0022】
そして、マハラノビスの距離が小さくなったときを、マハラノビスの距離が最小になったときとするとより正確な組成量を決定することができる。
【0023】
本発明の上記ステップ(1)では、既に何らかの方法によって、必要な機能を有することが予め判っている機能性混合物CをM個集めて、その機能性混合物のN(M>N)種類の構成成分のN個の組成量c1,c2,c3,・・・,cN間の全ての相関係数を求めることによって、相関係数を要素とする相関行列Rを求める。
【0024】
本発明でいう「機能性混合物」とは、2種類以上の構成成分からなる「機能」を有する「混合物」を全て含む。
【0025】
ここで、「機能」とは、その混合物を利用する上で「必要な要件」であり、「積極的に作用する」という狭い意味の機能ではない。「必要な要件」とは、例えば、混合物の劣化が小さい等のように、「副作用がない」等も本発明でいう「機能」に含まれる。
【0026】
「必要な要件」が2以上ある場合、本発明によって付与しようとする「機能」は、その全てであっても、一部であっても、いずれでも構わない。
【0027】
「写真感光材料用の乳化分散物」は、本発明でいう「機能性混合物」に含まれるが、この写真感光材料用の乳化分散物を例に「機能性混合物」を具体的に説明する。
【0028】
「写真感光材料用の乳化分散物」の構成成分は、水、ゼラチン、カプラー、オイルを「構成成分」とする「機能性混合物」である。「写真感光材料用の乳化分散物」に「必要な要件」は、例えば、「カプラー、オイル等の油溶性物質を微小な油滴にして、感光材料中に組み込み、そこで、発色反応すること」、「微小油滴の粗大化や、カプラーの析出が起こらないこと」が挙げられる。前者は狭い意味での「機能」であり、後者は「副作用がない」という乳化分散物に「必要な要件」であり、本発明では、いずれも「機能」とする。
【0029】
本発明における「機能性混合物」は、乳化物、溶液、顔料等の固体微粒子分散物のように液状の物、合金、ポリマー等のように固体の物、さらには、幾つかの化合物からなる粉状の混合物でも良い。
【0030】
本発明は、機能性の評価に時間やコストがかかる場合、あるいは、機能性の評価のための客観的な定量方法がない場合(例えば、香水などの香り、飲料の味など)に特に有効である。
【0031】
本発明において、「機能性混合物」のN種類の構成成分とは、N種類が、構成成分の全部であっても一部であっても良い。言い換えれば、全ての構成成分を用いて本発明を適用してもよいし、一部の構成成分のみ(但し、最低2成分)を用いてもよい。
【0032】
使用する構成成分の種類の数(N)は、最低2成分必要であるが、上限は下記によって制限される。すなわち、N個の構成成分を使用する場合、必要な機能を有することが予め判っている機能性混合物の個数Mが、Nよりも大きいことが必要である。好ましくは、Mは、Nの2倍以上存在すること、更に好ましくは、Mは、Nの5倍以上存在することが好ましい。
【0033】
もう1つの制限は、N、Mの個数が増えることによる計算時間の増加による制限である。計算時間は、コンピュータの性能アップ等の要因もあり、単純に、N,Mが何個以下が好ましいとはいえないが、N,Mの個数が大きいと計算時間が増加することを念頭に、N,Mの個数を決める必要がある。相関係数を求めることを考慮すると、MはNに関係なく、20以上であることが好ましい。
【0034】
本発明における「相関行列」とは、一般に知られているものと同様であり、各々の構成成分間の相関係数を求めて、下記の(2)式のように配列したものである。
【0035】
【数2】
Figure 0004248161
【0036】
上記(2)式の要素、例えば、r12は、構成成分c1と構成成分c2との相関係数を示す。r21は、構成成分c2と構成成分c1との相関係数であり、当然ながらr12=r21である。rNNは、構成成分cN と構成成分cNとの間(同一構成成分間)の相関係数を示すので、必ず1となる。従って、相関行列は、対角要素が1、対角要素に対して対称な行列である。この相関行列Rまたは相関行列Rの逆行列は、記憶手段に記憶される。
【0037】
ステップ(2)(または演算手段)では、機能が付与されているかどうか判明していない機能性混合物Uの各構成成分のN個の組成量u1,u2,u3,・・・,uNの各々について、上記(1)式で表されるマハラノビスの距離を演算する。なお、マハラノビスの距離は、D2で定義してもよいし、D2の平方をとってDで定義してもよい。
【0039】
そして、ある1つの構成成分の組成量を、増加または減少させて再度マハラノビスの距離の演算を行い、初期のマハラノビスの距離よりも小さなマハラノビスの距離が得られたときの組成量を機能性混合物の組成量として決定する。
【0040】
この場合、必ずしもマハラノビスの距離が最小値になるように組成量を変動させる必要はなく、初期のマハラノビスの距離よりも小さくなれば、そのときの組成値を採用しても構わないが、最小値になるように構成成分の組成量を決定する方が正確になるので好ましい。
【0041】
そして、機能性混合物Uの全ての構成成分から構成成分の1つのみを各々順に除去したときの残りの構成成分の組成量を用いて、N−1個の組成量の各々についてマハラノビスの距離を演算する。すなわち、相関御列Rの作成、及びマハラノビスの距離の計算において、N個の構成成分について、1個ずつ順番に第k番目の構成成分を除く以外は、ステップ(2)(または演算手段)と同様な計算を行い、マハラノビスの距離Dk(またはDk2)を求める。この演算は、ステップ()(または演算手段)におけるマハラノビスの距離の計算と全く同様な計算であるが、N−1個の組成量の各々についてマハラノビスの距離Dk(またはDk2)を求めるための計算に用いる相関行列Rは、組成量を1つ除外しているので(N−1 × N−1)行列となる。
【0042】
ステップ()(または演算手段)で計算した初期のマハラノビスの距離に対して、第k番目の構成成分を除いて得られるマハラノビスの距離が小さい程、すなわちN個の組成量についてのマハラノビスの距離とN−1個の組成量についてのマハラノビスの距離との偏差が大きい程、機能性混合物U中の第k番目の構成成分(除外した構成成分)の組成量を変更することによってマハラノビスの距離が小さくなる。
【0043】
そこで、N個の構成成分について求めたマハラノビスの距離とN−1個の構成成分について求めたマハラノビスの距離との差ΔDk(=D−DkまたはD2−Dk2)を演算する。
ステップ(3)(または決定手段)では、機能性混合物Uの構成成分の少なくとも1つについて、マハラノビスの距離(DまたはD 2 )が小さくなるようにその組成量を変動させ、マハラノビスの距離が小さくなったときの組成量を機能性混合物の組成量として決定する。
次に、本発明のステップ(3)(または決定手段)における好ましい演算について説明する。ステップ(2)(または演算手段)で演算された偏差を大きい順に並べ、その順に第k番目の構成成分の組成量を変更し、マハラノビスの距離を小さくする。すなわち、最大の偏差を与える除去した組成量を変動させるか、または最大の偏差を与える除去した組成量から最大の偏差から所定番目に大きい偏差を与える除去した組成量まで、順に組成量を変動させ、変動させた組成量を含むN個の組成量についてのマハラノビスの距離が小さくなったときの組成量を機能性混合物の組成量として決定する。
【0044】
なお、組成量の決定により機能性が付与された機能性混合物Uの組成量を、必要な機能を有することが予め判っている機能性混合物Cの組成量に加えて新たな相関行列を求め、求めた相関行列を上記の相関行列Rとして使用するようにしてもよい。これによって、相関行列が更新されていくので、より正確な組成量を決定することができる。
【0045】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して本発明の機能性混合物の組成量決定方法を適用した機能性混合物の組成量決定装置の実施の形態を詳細に説明する。本実施の形態では、マハラノビスの距離としてD2を用いている。
【0046】
この組成量決定装置は、図1に示すように、パーソナルコンピュータ24を含んで構成されている。パーソナルコンピュータ24は、図2に示すように、以下で説明する処理ルーチンのプログラムを記憶すると共に、プログラムに従ってマハラノビスの距離を演算し、機能性混合物の組成量を決定する処理等を行なう組成量決定部24A、及び基準空間のデータベースを記憶したHDD等で構成された基準空間データベース24Bを備えている。この組成量決定部24Aには、基準空間データベース24Bが接続されると共に、図1に示すマウス28やキーボード30で構成されたデータ入力装置24Cが接続されている。
【0047】
以下、本実施の形態の組成量決定部24Aで実行される基準空間のデータベース設定処理を図3を参照し、また組成量決定処理ルーチンを図4を参照して説明する。
【0048】
必要な機能を有することが予め判っている機能性混合物CをM個集めて、その機能性混合物のN(M>N)種類の構成成分のN個の組成量c1,c2,c3,・・・,cNをデータ入力装置24Cから入力する。基準空間のデータベース設定処理では、ステップ100において、N個の組成量c1,c2,c3,・・・,cN間の全ての相関係数を求めることによって相関行列Rを演算し、この相関行列Rから
逆行列R-1を演算し、ステップ102において演算した逆行列を基準空間のデータベースとして基準空間データベース24Bに設定する。この基準空間のデータベースの作成には、(株)オーケン製ソフトウエアMTS fоr Windоws(商品名)を用いることができる。
【0049】
すなわち、まず、N個の組成量ci(ただし、i=1、2、3、・・・、N)を以下のよう規格化し、規格化組成量(以下、単に組成量という)Ciを演算する。
【0050】
【数3】
Figure 0004248161
【0051】
ただし、mi は以下の式で表される組成量についての平均値、σi は組成量についての標準偏差である。
【0052】
【数4】
Figure 0004248161
【0053】
上記のように組成量を規格化することにより、組成量の各々は、平均値が0、標準偏差が1.0になるように変換される。
【0054】
次に、組成量Ci 間のp番目の組成量Cpとq番目の組成量Cqとの相関係数rp,q (ただし、p、q=1,2,3,・・・,N)を要素(成分)とする相関行列Rを求め、この相関行列Rから相関行列の逆行列A(=R-1)を求める。相関行列R及び相関行列の逆行列Aは以下のように表される。
【0055】
【数5】
Figure 0004248161
【0056】
この相関行列Rの逆行列Aの要素を基準空間データベース24Bに基準空間のデータベースとして記憶する。
【0057】
次に、組成量を決定するルーチンを図4を参照して説明する。データ入力装置24Cから機能が付与されているかどうか判明していない機能性混合物UのN個の構成成分の上記のようにして規格化した組成量を入力すると、ステップ110においてN個の構成成分の規格化した組成量u1,u2,u3,・・・,uNが入力されたか否かが判断され、N個の構成成分の組成量が入力されると、ステップ112において、基準空間データベースに記憶されている相関行列Rの逆行列Aを用いて以下の式によってマハラノビスの距離D2が演算される。
【0058】
【数6】
Figure 0004248161
【0059】
ただし、UTは、行列U=(u1,u2,u3,・・・,uN)の転置行列を表し、上記の計算において、M個の機能性混合物Cの第k番目の組成量ckと機能性混合物Uの第k番目の組成量uk とは、上記で説明した規格化によりM個の組成量の平均が0、標準偏差が1.0となるように、すなわち、機能性混合物Cの組成量及び機能性混合物Uの組成量の各々は、上記で説明した規格化によりM個の組成量の平均が0、標準偏差が1.0となるよう変換されている。
【0060】
次のステップ114では第k番目(kの初期値は1である)の構成成分を1つのみを除去し、ステップ116において第k番目の構成成分を除去したときの残りのN−1個の構成成分の組成量を用いてマハラノビスの距離Dk2を演算する。そして、ステップ118においてN個のマハラノビスの距離D2とN−1個のマハラノビスの距離Dk2との偏差ΔDk(=D2−Dk2)を演算する。ステップ120では、kがN以上になったか否か、すなわち全ての構成成分についてその組成量を除去したときのマハラノビスの距離を演算したか否かを判断する。kがN未満の場合には、ステップ122においてkを1インクリメントし、ステップ114において次の構成成分の組成量を除去したときのマハラノビスの距離を上記で説明したのと同様にして演算する。これによって、全ての構成成分から構成成分の1つのみを各々順に除去したときの残りの構成成分の組成量を用いて演算したマハラノビスの距離Dk2が各々求められる。
【0061】
ステップ124では、最大の正の偏差ΔDkを選択し、最大の偏差を与えた構成成分、すなわちステップ114で除去された構成成分の組成量を所定量変動させ、すなわち所定量増加または減少させ、ステップ128において変動させた1つの組成量と変動させなかったN−1個の組成量とを用いて、マハラノビスの距離D2を演算する。
【0062】
次のステップ130では、マハラノビスの距離D2が低下したか否かを判断する。マハラノビスの距離D2が上昇した場合は、基準空間からの距離が遠くなっていることから組成量が目的とする機能を備えた機能性混合物の組成量の組み合わせから遠ざかっているので、ステップ126において変動方向を変更して組成量を所定量変動させ、上記と同様にしてマハラノビスの距離D2を演算する。
【0063】
一方、マハラノビスの距離D2が減少した場合は、基準空間に近づくことから組成量が目的とする機能を備えた機能性混合物の組成量の組み合わせに近づいているので、ステップ132において、マハラノビスの距離D2が最小になったか否かを判断する。最小でない場合には、ステップ126に戻って上記で説明したように組成量を更に所定量ずつ変動さてマハラノビスの距離D2を演算することをステップ132でマハラノビスの距離D2が最小になったと判断されるまで繰り返す。
【0064】
マハラノビスの距離D2が最小になったときには、組成量を変動させた構成成分について、その組成量を採用する。なお、マハラノビスの距離D2が小さい場合等においては、マハラノビスの距離D2を最小にする組成量を採用せずに、マハラノビスの距離D2を小さくしたときの組成量を採用するようにしてもよい。
【0065】
次のステップ136では、他の組成量について変動要求があるか否かを判断する。この変動要求は、オペレータが入力しても良いが、予め組成量を変動する個数を設定しておいて、自動的に変動要求を行って設定した個数の組成量を変動させるようにしてもよい。
【0066】
ステップ136で組成量の変動要求があったと判定された場合には、ステップ114に戻って、上記で説明したもと同様に全ての構成成分から構成成分の1つのみを各々順に除去したときの残りの構成成分の組成量を用いて演算したマハラノビスの距離Dk2とステップ128で演算されたマハラノビスの距離D2との偏差ΔDk演算され、除去したときに最大の偏差ΔDkを与える組成量を所定量ずつ変動させ、マハラノビスの距離D2を最小にしたときの組成量をその構成成分の組成量として採用する。
【0067】
上記の処理はステップ136で組成量の変動要求無しと判断されるまで繰り返され、ステップ138で組成量の変動要求無しと判断されたときの全ての組成量を採用する。
【0068】
なお、上記では、最大の正の偏差ΔDkを与える組成量のみ変動させる例について説明したが、最大の偏差を与える除去した組成量から最大の偏差から所定番目に大きい偏差を与える除去した組成量まで、順に組成量を変動させ、変動させた組成量を含むN個の組成量についてのマハラノビスの距離が小さくなったときの組成量を機能性混合物の組成量として決定するようにしてもよい。
【0069】
【実施例】
実施例1
実施例1は、ゼラチン及び7種類の添加物から構成される乳化分散物の組成量を決定する方法を示すものである。7種類の添加物の各々の組成量をゼラチンの単位重量当たりの重量で表し、更に平均が0、かつ標準偏差が1.0となるように各々の添加物の重量を変換した。この結果を表1に示す。
【0070】
【表1】
Figure 0004248161
【0071】
これら7種類の各添加物間の、相関係数を計算し、相関行列Rを求めた。求めた相関行列Rを次式に示す。
【0072】
【数7】
Figure 0004248161
【0073】
また、上記相関行列Rの逆行列R-1を計算した結果を次式に示す。
【0074】
【数8】
Figure 0004248161
【0075】
上記の逆行列R-1を用いて、機能性が付与されているかどうか判明していない分散物組成U(表2)について計算したマハラノビスの距離D2の結果を次に示す。
【0076】
【表2】
Figure 0004248161
【0077】
この混合物についてマハラノビスの距離D2を計算した結果以下に示す通りであった。
2 = UR-1T=94.2
次に、マハラノビスの距離D2が小さくなるように、いずれかの添加物の添加量を変化させた。どの添加物を、どれだけの量変化させるかは、添加物の物性値からの予測、または計算による試行を繰り返し決めていく。
【0078】
例えば、添加物4の組成量を11.9とすると、D2=48.1となり、平方距離が小さくなるので、添加物4の組成量を11.9と決定できる。
実施例2
実施例2は、マハラノビスの距離D2を小さくするために有効な添加物の種類を計算により選択する具体例を示す。
【0079】
添加物1、2、・・、7を順に1種類ずつ除去し、実施例1の表2の組成量のマハラノビスの距離D2を計算したのと同様に、7個のマハラノビスの距離Dk2(=D1〜D7)を計算した結果を以下に示す。
【0080】
添加物1を除いて計算したD12(=D1) 99.0
添加物2を除いて計算したD22(=D2) 107.4
添加物3を除いて計算したD32(=D3) 88.5
添加物4を除いて計算したD42(=D4) 38.3
添加物5を除いて計算したD52(=D5) 108.7
添加物6を除いて計算したD62(=D6) 92.6
添加物7を除いて計算したD72(=D7) 109.9
次に偏差Δkを求めた結果を以下に示す。
【0081】
Δ1=D2−D1=94.2− 99.0= −4.8
Δ2=D2−D2=94.2−107.4= −13.2
Δ3=D2−D3=94.2− 88.5= +5.7
Δ4=D2−D4=94.2− 38.3= +55.9
Δ5=D2−D5=94.2−108.7= −14.5
Δ6=D2−D6=94.2− 92.6= +1.6
Δ7=D2−D7=94.2−109.9= −15.7
上記の結果から、除去することによって、マハラノビスの距離D2が小さくなる添加物の種類は、Δkが大きな順に、添加物4(Δ4=55.9)、添加物3(Δ3=5.7)、添加物6(Δ6=1.6)である。
【0082】
この結果から、添加物4の量を変動させることが、マハラノビスの距離D2を低下させるために有効であることが分かる。
【0083】
添加物4の量を、下記に示すように変動させ、その各々についてマハラノビスの距離D2を計算した。結果を下表に示す。
【0084】
【表3】
Figure 0004248161
【0085】
これらの結果から、添加物4の量を7.35とすることで、マハラノビスの距離D2が最小になることが分かる。
【0086】
以上の方法によれば、試行錯誤することなく、添加物4を変動させればよいこと、添加物4の量をどの程度にすればよいかが、計算によって決定可能なことがわかる。
【0087】
上記の実施の形態及び実施例では、マハラノビスの距離としてD2を用いた例について説明したが、Dを用いても同様に組成量を決定することができる。
【0088】
【発明の効果】
以上説明したように本発明によれば、乳化分散物等の機能性混合物の機能性を付与するための各構成成分の組成量を実際に機能性混合物を作成しなくてても決定することができる、という効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明の実施の形態における機能性混合物の組成量決定装置の概略図である。
【図2】上記実施の形態の制御部のパーソナルコンピュータのブロック図である。
【図3】上記実施の形態の基準空間作成ルーチンを示す流れ図である。
【図4】上記実施の形態の組成量決定ルーチンを示す流れ図である。
【符号の説明】
24A 組成量決定部
24B 基準空間データベース
24C データ入力装置
26 CRT

Claims (14)

  1. N個の構成成分を混合して構成されると共に、利用する上で必要な要件を機能として備えた機能性混合物を作成する際の各構成成分の組成量を決定する機能性混合物の組成量決定方法であって、
    (1)必要な機能を有することが予め判っているM(M>N)個の機能性混合物CのN個の構成成分の組成量c1,c2,c3,・・・,cN間の相関係数を要素とする相関行列Rを求め、
    (2)機能が付与されているかどうか判明していない機能性混合物UのN個の構成成分の組成量u1,u2,u3,・・・,uNの各々を用いて、下記の式で表されるマハラノビスの距離を演算し、
    機能性混合物Uの全ての構成成分から構成成分の1つのみを各々順に除去したときの残りの構成成分の組成量を用いて、N−1個の組成量の各々についてマハラノビスの距離を各々演算し、
    N個の組成量についてのマハラノビスの距離とN−1個の組成量についてのマハラノビスの距離との偏差を各々演算し、
    (3)最大の偏差を与える除去した組成量を変動させるか、または最大の偏差を与える除去した組成量から最大の偏差から所定番目に大きい偏差を与える除去した組成量まで、順に組成量を変動させ、変動させた組成量を含むN個の組成量についてのマハラノビスの距離が小さくなったときの組成量を機能性混合物の組成量として決定する、
    機能性混合物の組成量決定方法。
    2 = UR-1T
    ただし、DまたはD2は、マハラノビスの距離、UTは、行列U=(u1,u2,u3,・・・,uN)の転置行列を表し、上記の演算において、M個の機能性混合物Cの第k番目の組成量ckと機能性混合物Uの第k番目の組成量uk とは、M個の組成量の平均が0、標準偏差が1.0となるように変換されている。
  2. 必要な機能を有することが予め判っている機能性混合物Cの組成量に、組成量の決定により機能性が付与された機能性混合物Uの組成量を加えて新たな相関行列を求め、求めた相関行列を前記相関行列Rとして使用する請求項1に記載の機能性混合物の組成量決定方法。
  3. マハラノビスの距離が小さくなったときは、マハラノビスの距離が最小になったときである請求項1または請求項2に記載の機能性混合物の組成量決定方法。
  4. 前記機能性混合物を、写真感光材料用の機能性混合物とした請求項1〜請求項3の何れか1項に記載の機能性混合物の組成量決定方法。
  5. 前記機能性混合物を、乳化物、溶液、固体微粒子分散物、合金、ポリマー、又は粉状の混合物とした請求項1〜請求項4の何れか1項に記載の機能性混合物の組成量決定方法。
  6. 前記機能性混合物を、乳化分散物とした請求項1〜請求項4の何れか1項に記載の機能性混合物の組成量決定方法。
  7. 前記乳化分散物を、疎水性物質が分散媒体中で微小な水中油滴となったものとした請求項6に記載の機能性混合物の組成量決定方法。
  8. N個の構成成分を混合して構成されると共に、利用する上で必要な要件を機能として備えた機能性混合物を作成する際の各構成成分の組成量を決定する機能性混合物の組成量決定装置であって、
    必要な機能を有することが予め判っているM(M>N)個の機能性混合物CのN個の構成成分の組成量c 1 ,c 2 ,c 3 ,・・・,c N 間の相関係数を要素とする相関行列Rまたは相関行列Rの逆行列を記憶する記憶手段と、
    機能が付与されているかどうか判明していない機能性混合物UのN個の構成成分の組成量u 1 ,u 2 ,u 3 ,・・・,u N の各々を用いて、下記の式で表されるマハラノビスの距離を演算し、機能性混合物Uの全ての構成成分から構成成分の1つのみを各々順に除去したときの残りの構成成分の組成量を用いて、N−1個の組成量の各々についてマハラノビス の距離を各々演算すると共に、N個の組成量についてのマハラノビスの距離とN−1個の組成量についてのマハラノビスの距離との偏差を各々演算する演算手段と、
    最大の偏差を与える除去した組成量を変動させるか、または最大の偏差を与える除去した組成量から最大の偏差から所定番目に大きい偏差を与える除去した組成量まで、順に組成量を変動させ、変動させた組成量を含むN個の組成量についてのマハラノビスの距離が小さくなったときの組成量を機能性混合物の組成量として決定する決定手段と、
    を含む機能性混合物の組成量決定装置。
    2 UR -1 T
    ただし、DまたはD 2 は、マハラノビスの距離、U T は、行列U=(u 1 ,u 2 ,u 3 ,・・・,u N )の転置行列を表し、上記の演算において、M個の機能性混合物Cの第k番目の組成量c k と機能性混合物Uの第k番目の組成量u k とは、M個の組成量の平均が0、標準偏差が1.0となるように変換されている。
  9. 前記演算手段は、必要な機能を有することが予め判っている機能性混合物Cの組成量に、組成量の決定により機能性が付与された機能性混合物Uの組成量を加えて新たな相関行列を求め、求めた相関行列を前記相関行列Rとして使用する請求項8に記載の機能性混合物の組成量決定装置。
  10. マハラノビスの距離が小さくなったときは、マハラノビスの距離が最小になったときである請求項8または請求項9に記載の機能性混合物の組成量決定装置。
  11. 前記機能性混合物を、写真感光材料用の機能性混合物とした請求項8〜請求項10の何れか1項に記載の機能性混合物の組成量決定装置。
  12. 前記機能性混合物を、乳化物、溶液、固体微粒子分散物、合金、ポリマー、又は粉状の混合物とした請求項8〜請求項11の何れか1項に記載の機能性混合物の組成量決定装置。
  13. 前記機能性混合物を、乳化分散物とした請求項8〜請求項11の何れか1項に記載の機能性混合物の組成量決定装置。
  14. 前記乳化分散物を、疎水性物質が分散媒体中で微小な水中油滴となったものとした請求項13に記載の機能性混合物の組成量決定装置。
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Families Citing this family (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008505752A (ja) * 2004-07-08 2008-02-28 トレス−アーク,インコーポレイテッド 化学薬品の混合装置、システム及び方法
US7281840B2 (en) * 2004-07-09 2007-10-16 Tres-Ark, Inc. Chemical mixing apparatus
US20060080041A1 (en) 2004-07-08 2006-04-13 Anderson Gary R Chemical mixing apparatus, system and method
US7503229B2 (en) * 2005-11-08 2009-03-17 Lawrence Livermore National Security, Llc Biobriefcase electrostatic aerosol collector
FR2934691B1 (fr) * 2008-08-04 2010-08-27 Total France Procede et dispositif d'elaboration d'un melange de constituants avec contraintes, notamment avec pre-melange.
WO2022076515A1 (en) * 2020-10-06 2022-04-14 Baker Hughes Oilfield Operations Llc Data-driven solution for inverse elemental modeling
US11846979B1 (en) * 2022-06-01 2023-12-19 Sas Institute, Inc. Anomaly detection and diagnostics based on multivariate analysis

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2000089404A (ja) * 1998-09-10 2000-03-31 Konica Corp 乳化分散物
JP3349455B2 (ja) * 1998-09-30 2002-11-25 宮崎沖電気株式会社 半導体製造装置のための管理方法および管理システム
JP3839603B2 (ja) * 1998-12-09 2006-11-01 富士写真フイルム株式会社 感光材料の処理状態の判定方法及び補正方法
US6117601A (en) 1998-12-09 2000-09-12 Fuji Photo Film Co., Ltd. Method of determining and correcting processing state of photosensitive material based on mahalanobis calculation
ES2212658T3 (es) * 1998-12-10 2004-07-16 Dow Corning Corporation Emulsiones acuosas de silano estabilizadas.
US6421614B1 (en) * 1999-07-26 2002-07-16 Donald S. Goldman Photometer system for obtaining reliable data

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