JP5508659B2 - 潤滑油組成物の審査方法とシステム - Google Patents

Description

本発明は、一般的には潤滑油組成物を審査（スクリーニング）する方法および審査システムに関する。

潤滑油組成物の配合の開発は、組成物に使用される潤滑油添加剤のしばしば競合する性能特性と共に配合混合物の複雑さのために、困難で時間がかかるものである。例えば、米軍規格ＭＩＬ−Ｌ−４６１５２Ｅと日米自動車工業協会とにより規定された国際潤滑油標準認証委員会（ＩＬＳＡＣ）規格の仕様に応じるためには、多数の競合する試験要求値を満たす必要がある。これは、数多くの異なる試験を実施する必要があることを意味する。従来よりこれらの試験は、異なる試験装置を用いて実施され、分析する必要があると思われる何百もの試料に課される場合には特に、時間がかかり、かつ相当の費用がかかる。

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、試験して主要な潤滑油組成物そして確認することができる組成物の数は順次、顕著に低減する。すなわち、現行の研究方法では、配合者の経験と直感に頼って、新規な配合物に推薦が与えられる。

従って、例えば工業仕様、顧客仕様等を満たす中心的な潤滑油組成物を迅速に確定しながら、同時にそのような組成物を製造するために要する費用を予測する方法およびシステムを提供することが望まれている。さらに、組成物のそれぞれについて人手による試験の実施をより少なくすることも望まれている。こうすることにより、膨大な数の種々の組成物の製造および審査を、より迅速であまり費用のかからない方法で達成することができる。

従って、本発明の特徴は、潤滑油組成物の配合開発を簡略化する方法およびシステムを提供することにある。

また、本発明の特徴は、配合物に必要な情報の解析をコンピュータ化することによって、そのような配合物の基礎となる情報を膨大な量に増加させることにもある。

よって、本発明の一態様では、少なくとも一種の潤滑粘度の基油および少なくとも一種の潤滑油添加剤を有する潤滑油組成物を審査するコンピュータ化された方法であって、下記の工程からなる方法を提供する：
（ａ）計算手段に、潤滑油組成物の全重量に基づいた少なくとも一種の潤滑油添加剤のうちの各々の量、および任意に、少なくとも一種の潤滑粘度の基油のうちの各々に関連した少なくとも一つの性状値を入力する工程、
（ｂ）上記潤滑油組成物に関する少なくとも一つの潤滑油組成物の性状測定試験結果の予測を算出する工程、
（ｃ）上記潤滑油組成物の価格を算出する工程、そして
（ｄ）その結果を出力する工程。

本発明の第二の態様では、少なくとも一種の潤滑粘度の基油および少なくとも一種の潤滑油添加剤を有する潤滑油組成物を審査するコンピュータ・システムであって、下記の手段を含むシステムを提供する：
（ａ）少なくとも一種の潤滑油添加剤のうちの各々の所望の種類と潤滑油組成物の全重量に基づく所望の量、および任意に、少なくとも一種の潤滑粘度の基油のうちの各々に関連した少なくとも一種の性状値を入力する手段、
（ｂ）上記潤滑油組成物に関する少なくとも一つの潤滑油組成物の性状測定試験結果の予測を算出する手段、および
（ｃ）上記潤滑油組成物の価格を算出する手段。

本発明の第三の態様では、機械による読取り可能で、機械による実行可能な命令プログラムを実体的に具現化して、少なくとも一種の潤滑粘度の基油および少なくとも一種の潤滑油添加剤を有する潤滑油組成物を審査する下記からなる方法的工程を実行する、コンピュータ・プログラム装置を提供する：
（ａ）計算手段に、潤滑油組成物の全重量に基づいた少なくとも一種の潤滑油添加剤のうちの各々の量、および任意に、少なくとも一種の潤滑粘度の基油のうちの各々に関連した少なくとも一つの性状値を入力する工程、
（ｂ）上記潤滑油組成物に関する少なくとも一つの潤滑油組成物の性状測定試験結果の予測を算出する工程、そして
（ｃ）潤滑油組成物の価格を算出する工程。

本発明の方法は、人間の配合者の経験と直感に頼っている現行の方法とは対照的に、総合システムにデータモデル、価格計算および最適化ルーチンを組み込んで、潤滑油組成物の最適化した配合物を数学的に導き出すことを可能にするものである。これらの処理の統合により、試験合格／不合格限界の制約を適合させながらも、最低価格となるように配合物を最適化することができる。従って、本発明の方法およびシステムは、潤滑油組成物を配合して最適化し、そして人為的ミスを排除するのに要する時間と労力を低減することを可能にして有利である。

以下に、様々な態様について図面を参照しながら説明する。

本発明は、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有する潤滑油組成物に関して、その潤滑油組成物の少なくとも一つの性状測定試験結果を予測し、同時にまたその価格を算出することにより潤滑油組成物を審査するシステムおよび審査方法に関する。このため、そのような潤滑油組成物を製造し試験するのに要する手動的労力が、量的に実質上軽減され、そして迅速かつ有効で信頼できる試験予測と価格計算に取って代わられ、それにより、速やかに評価し、かつ特徴付けることができ、これにより代表的な潤滑油組成物と確定することが可能な膨大な数の種々の組成物を得ることができる。

本発明のシステムと方法を説明するために、図１に、例示となるワークシート１００を図示する。図１に示すように、ワークシート１００にはＡ列からＢ列および１行から２４行に相当するセルがある。個々のセルは以後、それぞれ列と行で言及することにする。例えば、Ａ列、１行に位置するセルをＡ１セルと呼ぶことにする。ワークシート１００は、潤滑油添加剤１−１２（それぞれ、Ａ２−Ａ１３セルに位置する）を有する潤滑油添加剤パッケージ１０２を含有する仮想潤滑油組成物、代表的な潤滑粘度の基油１０４の性状、例えば飽和分、硫黄分、１００℃で測定した動粘度（ｃＳｔ）（それぞれ、Ａ１５−Ａ１７セルに位置する）、潤滑油組成物性状測定試験値１０６（それぞれ、Ａ１９−Ａ２２セルに位置する）、および組成物に関する正味の平均総価格（ＮＡＴＣ）１０８（Ａ２４セルに位置する）を示している。

潤滑油組成物性状測定試験値１０６としては例えば、第一の堆積物試験値（堆積物試験１）１０６ＤＴ１、酸化試験値１０６ＯＴ、摩耗試験値１０６ＷＴ、および第二の堆積物試験値１０６ＤＴ２が挙げられる。潤滑油添加剤パッケージ１０２の添加剤の１−１２の各々に相当する量１１２、および代表的な潤滑粘度の基油１０４に関連した性状１１４に相当する値はそれぞれ、Ｂ２−１３セルおよびＢ１５−Ｂ１７セルに示されている。当該分野の熟練者であれば容易に理解できるように、潤滑油組成物の残りの量（添加剤１−１２以外）は、組成物中に存在する一種以上の基油等に相当しうる。さらに、例えば後述する図２−５に関連して算出した予測試験結果も、各試験１０６に関連したＢ１９−２２セルに列挙されている。図２に示すもののような、潤滑油性状測定試験値のワークシートから算出された予測試験結果１１０ＤＴ１（図２のＡ１３セルに位置する）が、ワークシート対応で実行されるなら、ワークシート１００（図１）のＢ列のそれぞれの（セル）位置に連係させることができて、各試験値１０６と関連付けられる。

例えば、図２に示す個々の予測試験結果１１０ＤＴ１は、ワークシート１００（図１）のＢ１９セルに示された第一の堆積物試験１０６ＤＴ１の予測試験結果に相当する。同様に、他の潤滑油性状測定試験（例えば、酸化試験１０６ＯＴ、摩耗試験１０６ＷＴ、および第二の堆積物試験１０６ＤＴ２）の予測試験結果も、図１に図示したように、それぞれの試験１０６に連係させることができる。所望により、潤滑油組成物性状測定試験の目標値をＣ１９−２２セル（図１）に列挙することができる。これらの目標値は、任意の要求された値であってよく、例えば工業仕様または最初のエンジン製造業者（ＯＥＭ）仕様、もしくは顧客から所望された仕様などがあり、それにより利用者は仮想潤滑油組成物の予測試験結果（群）を所望の目標値から評価することができる。最後に、仮想潤滑油組成物の計算価格１１６がワークシート１００のＢ２４セルに示されているが、それについて以下に説明する。

本発明の方法の第一工程では、少なくとも一種の潤滑油添加剤１０２と少なくとも一種の潤滑粘度の基油１０４に関するセル、および少なくとも一種の潤滑油添加剤１０２それぞれの各量と少なくとも一種の潤滑粘度の基油１０４に関連した性状値に関するセルを含むワークシート１００（または他の量に関する配列）が形成される。組成物の添加剤成分それぞれの変更した量、および少なくとも一種の潤滑粘度の基油に関連した変更した性状値を、例えば人手により、少なくとも一種の潤滑油添加剤１０２と少なくとも一種の潤滑粘度の基油１０４に関連するそれぞれのセルに入力することができる。

一般に、本発明の方法に使用される潤滑油組成物は、少なくとも一種の潤滑粘度の基油を主要量で、例えば組成物の全重量に基づき５０重量％以上、好ましくは約７０重量％以上、より好ましくは約８０乃至約９９重量％、最も好ましくは約８５乃至約９０重量％の量で含有し、そして少なくとも一種の潤滑油添加剤を少量で含有している。「基油」なる表現は、本明細書で使用するとき、単一の製造者により同一の仕様で（供給原料や製造者の所在地とは無関係に）製造され、同一の製造者の仕様を満たし、そして独特の処方、製造物確認番号またはその両方により確認される潤滑剤成分である基材油または基材油のブレンドを意味すると解釈されたい。本発明に使用される基油（類）は、任意のあらゆる用途で、例えばエンジン油、船用シリンダ油、および油圧作動油、変速機液などの機能液等として潤滑油組成物を配合するのに使用される、現在知られているか、あるいは後年発見される如何なる潤滑粘度の基油であってよい。さらに、本発明に使用される基油は任意に、粘度指数向上剤、例えば高分子量アルキルメタクリレート、エチレン−プロピレン共重合体またはスチレン−ブタジエン共重合体などのオレフィン系共重合体等およびそれらの混合物を含有することができる。

当該分野の熟練者であれば容易に理解できるように、基油の粘度は用途に依存する。よって、本発明に用いられる基油の粘度は通常は、摂氏１００度（℃）で約２乃至約２０００センチストークス（ｃＳｔ）の範囲にある。エンジン油として用いられる個々の基油の動粘度範囲は１００℃で、一般に約２ｃＳｔ乃至約３０ｃＳｔであり、好ましくは約３ｃＳｔ乃至約１６ｃＳｔ、最も好ましくは約４ｃＳｔ乃至約１２ｃＳｔであり、そして所望とする最終使用および完成油の添加剤に応じて選択もしくはブレンドされて、所望のグレードのエンジン油、例えばＳＡＥ粘度グレードが０Ｗ、０Ｗ−２０、０Ｗ−３０、０Ｗ−４０、０Ｗ−５０、０Ｗ−６０、５Ｗ、５Ｗ−２０、５Ｗ−３０、５Ｗ−４０、５Ｗ−５０、５Ｗ−６０、１０Ｗ、１０Ｗ−２０、１０Ｗ−３０、１０Ｗ−４０、１０Ｗ−５０、１５Ｗ、１５Ｗ−２０、１５Ｗ−３０、１５Ｗ−４０、２０Ｗ−５０、ＳＡＥ３０およびＳＡＥ４０等である潤滑油組成物とされる。ギヤ油として用いられる油の粘度は、１００℃で約２ｃＳｔ乃至約２０００ｃＳｔの範囲にある。

基材油は、種々様々な方法を使用して製造することができ、その例としては、これらに限定されるものではないが、蒸留、溶剤精製、水素処理、オリゴマー化、エステル化および再精製を挙げることができる。再精製油は、製造中に、汚染により、あるいは以前の使用中に混入した物質を実質的に含むことはない。本発明の潤滑油組成物の基油は、任意の天然または合成の潤滑基油であってよい。好適な炭化水素合成油としては、これらに限定されるものではないが、エチレンの重合によりまたは１−オレフィンの重合により合成されてポリアルファオレフィン又はＰＡＯ油のような重合体とされた油、または一酸化炭素ガスと水素ガスを用いてフィッシャー・トロプシュ法などの炭化水素合成法により合成された油を挙げることができる。例えば、好適な基油は、重質留分が含む場合でもその量が僅かである、例えば１００℃粘度が２０ｃＳｔか、それ以上である潤滑油留分を殆ど含むことのない油である。

基油は、天然の潤滑油、合成の潤滑油またはそれらの混合物から誘導することができる。好適な基油としては、合成ろうおよび粗ろうの異性化により得られた基材油、並びに原油の芳香族及び極性成分を（好ましくは溶剤抽出ではなく）水素化分解して製造した水素化分解基材油を挙げることができる。好適な基油としては、ＡＰＩ公報１５０９、第１４版、補遺Ｉ、１９９８年１２月に規定されている全ＡＰＩ区分Ｉ、II、III、IV及びＶに含まれるものが挙げられる。IV種基油はポリアルファオレフィン（ＰＡＯ）である。Ｖ種基油には、Ｉ、II、III又はIV種に含まれなかったその他全ての基油が含まれる。II、III及びIV種の基油も本発明に使用するのに好ましいが、これら好ましい基油は、Ｉ、II、III、IV及びＶ種の基材油又は基油を一種以上混ぜ合わせることにより製造することができる。

使用できる天然油としては、鉱油系潤滑油、例えば液体石油、パラフィン系、ナフテン系又は混合パラフィン−ナフテン系の溶剤処理又は酸処理した鉱油系潤滑油、石炭や頁岩から誘導された油、動物油および植物油（例えばナタネ油、ヒマシ油およびラード油）等を挙げることができる。

使用できる合成潤滑油としては、これらに限定されるものではないが、炭化水素油およびハロ置換炭化水素油、具体的には重合及び共重合オレフィン、例えばポリブチレン、ポリプロピレン、プロピレン−イソブチレン共重合体、塩素化ポリブチレン、ポリ（１−ヘキセン）、ポリ（１−オクテン）、ポリ（１−デセン）等およびそれらの混合物；アルキルベンゼン、例えばドデシルベンゼン、テトラデシルベンゼン、ジノニルベンゼン、ジ（２−エチルヘキシル）−ベンゼン等；ポリフェニル、例えばビフェニル、ターフェニル、アルキル化ポリフェニル等；アルキル化ジフェニルエーテルおよびアルキル化ジフェニルスルフィド、並びにそれらの誘導体、類似物および同族体等を挙げることができる。

他の使用できる合成潤滑油としては、これらに限定されるものではないが、炭素原子数５以下のオレフィン、例えばエチレン、プロピレン、ブチレン、イソブチレン、ペンテンおよびそれらの混合物を重合することにより製造された油が挙げられる。そのような重合体油の製造方法も当該分野の熟練者にはよく知られている。

別の使用できる合成炭化水素油としては、適正な粘度を有するアルファオレフィンの液体重合体が挙げられる。特に有用な合成炭化水素油は、Ｃ₆−Ｃ₁₂アルファオレフィンの水素化液体オリゴマー、例えば１−デセン三量体である。

使用できる合成潤滑油の別の部類としては、これらに限定されるものではないが、アルキレンオキシド重合体、すなわち単独重合体、共重合体、および末端ヒドロキシル基が例えばエステル化またはエーテル化により変性したそれらの誘導体を挙げることができる。これらの油の例示としては、エチレンオキシドまたはプロピレンオキシドの重合により合成された油、これらポリオキシアルキレン重合体のアルキル及びフェニルエーテル（例えば、平均分子量１０００のメチルポリプロピレングリコールエーテル、分子量５００−１０００のポリエチレングリコールのジフェニルエーテル、分子量１０００−１５００のポリプロピレングリコールのジエチルエーテル等）、またはそれらのモノ及びポリカルボン酸エステル、例えば酢酸エステル、混合Ｃ₃−Ｃ₈脂肪酸エステル、またはテトラエチレングリコールのＣ₁₃オキソ酸ジエステルがある。

使用できる合成潤滑油の別の部類としては、これらに限定されるものではないが、ジカルボン酸、例えばフタル酸、コハク酸、アルキルコハク酸、アルケニルコハク酸、マレイン酸、アゼライン酸、スベリン酸、セバシン酸、フマル酸、アジピン酸、リノール酸二量体、マロン酸、アルキルマロン酸、アルケニルマロン酸等と、各種アルコール、例えばブチルアルコール、ヘキシルアルコール、ドデシルアルコール、２−エチルヘキシルアルコール、エチレングリコール、ジエチレングリコールモノエーテル、プロピレングリコール等とのエステルが挙げられる。これらエステルの特別な例としては、ジブチルアジペート、ジ（２−エチルヘキシル）セバケート、ジ−ｎ−ヘキシルフマレート、ジオクチルセバケート、ジイソオクチルアゼレート、ジイソデシルアゼレート、ジオクチルフタレート、ジデシルフタレート、ジエイコシルセバケート、リノール酸二量体の２−エチルヘキシルジエステル、および１モルのセバシン酸を２モルのテトラエチレングリコールおよび２モルの２−エチルヘキサン酸と反応させて生成した複合エステル等を挙げることができる。

また、合成油として使用できるエステルとしては、これらに限定されるものではないが、炭素原子数約５〜約１２のカルボン酸と、アルコール、例えばメタノール、エタノール等、ポリオールおよびポリオールエーテル、例えばネオペンチルグリコール、トリメチロールプロパン、ペンタエリトリトール、ジペンタエリトリトール、トリペンタエリトリトール等とから製造されたものも挙げられる。

ケイ素系の油、例えばポリアルキル、ポリアリール、ポリアルコキシ又はポリアリールオキシ−シロキサン油及びシリケート油は、合成潤滑油の別の有用な部類を構成する。これらの特別な例としては、以下に限定されるものではないが、テトラエチルシリケート、テトラ−イソプロピルシリケート、テトラ−（２−エチルヘキシル）シリケート、テトラ−（４−メチル−ヘキシル）シリケート、テトラ−（ｐ−ｔ−ブチルフェニル）シリケート、ヘキシル−（４−メチル−２−ペントキシ）ジシロキサン、ポリ（メチル）シロキサン、ポリ（メチルフェニル）シロキサン等を挙げることができる。更に別の使用できる合成潤滑油としては、これらに限定されるものではないが、リン含有酸の液体エステル、例えばリン酸トリクレジル、リン酸トリオクチル、デカンホスフィン酸のジエチルエステル等、および高分子量テトラヒドロフラン等が挙げられる。

上記の潤滑油は、天然、合成または上に開示した種類のうちの任意の二種以上の混合物の未精製、精製及び再精製の油から誘導することができる。未精製油は、天然原料または合成原料（例えば、石炭、頁岩またはタール・サンド・ビチューメン）から直接に、それ以上の精製や処理無しに得られた油である。未精製油の例としては、これらに限定されるものではないが、レトルト操作により直接得られた頁岩油、蒸留により直接得られた石油、またはエステル化処理により直接得られたエステル油が挙げられ、各々その後それ以上の処理無しに使用される。精製油は、一以上の性状を改善するために一以上の精製工程で更に処理されたことを除いては、未精製油と同じである。これらの精製技術は、当該分野の熟練者には知られているが、例えば溶剤抽出、二次蒸留、酸又は塩基抽出、ろ過、パーコレート、水素化処理、脱ろう等が挙げられる。再精製油は、使用済の油を精製油を得るのに用いたのと同様の処理で処理することにより得られる。そのような再精製油は、再生又は再処理油としても知られていて、使用された添加剤や油分解生成物の除去を目的とする技術によりしばしば更に処理される。

ろうの水素異性化から誘導された潤滑基材油も、単独で、あるいは前記天然及び／又は合成基材油と組み合わせて使用することができる。そのようなろう異性体油は、天然又は合成ろうまたはそれらの混合物を水素異性化触媒上で水素異性化することにより製造される。

天然ろうは一般に、鉱油を溶剤脱ろうすることにより回収された粗ろうであり、合成ろうは一般に、フィッシャー・トロプシュ法により製造されたろうである。

潤滑油組成物に使用される潤滑油添加剤（類）は、潤滑油組成物を配合するのに使用される現在知られているか、もしくは後年発見される任意の添加剤であってよい。本発明に使用される潤滑油添加剤としては、これらに限定されるものではないが、酸化防止剤、耐摩耗性添加剤、金属清浄剤などの清浄剤、さび止め添加剤、曇り除去剤、抗乳化剤、金属不活性化剤、摩擦緩和剤、流動点降下剤、消泡剤、補助溶剤、パッケージ混合剤、腐食防止剤、無灰分散剤、染料、極圧剤等およびそれらの混合物を挙げることができる。グリースには、適当な増粘剤を添加する必要がある。各種の添加剤が知られていて市販されてもいる。本発明の種々の潤滑油組成物の製造にも、これらの添加剤またはその類似化合物を用いることができる。

また、潤滑油添加剤（類）は更に希釈油を含むことにより添加剤濃縮物を形成することができる。これら濃縮物は通常、希釈油を少なくとも約９０重量％乃至約１０重量％、好ましくは約９０重量％乃至約５０重量％、および上記添加剤（類）を約１０重量％乃至約９０重量％、好ましくは約１０乃至約５０重量％含有している。濃縮物に適した希釈剤としては任意の不活性希釈剤、好ましくは潤滑粘度の油、例えば前述した基油が挙げられ、それにより濃縮物を容易に潤滑油と混合して潤滑油組成物を製造することができる。希釈剤として使用することができる好適な潤滑油は、任意の潤滑粘度の油であってよい。

添加剤として用いられる酸化防止剤の例としては、これらに限定されるものではないが、アミン型のもの、例えばジフェニルアミン、フェニル−アルファ−ナフチル−アミン、Ｎ，Ｎ−ジ（アルキルフェニル）アミン、およびアルキル化フェニレン−ジアミン；フェノール型のもの、例えばＢＨＴ、立体障害ヒンダードアルキルフェノール、例えば２，６−ジ−ｔ−ブチルフェノール、２，６−ジ−ｔ−ブチル−ｐ−クレゾール、および２，６−ジ−ｔ−ブチル−４−（２−オクチル−３−プロパノイック）フェノール；硫黄含有物質、例えば硫化オレフィン又はエステル等、およびそれらの混合物を挙げることができる。

添加剤として用いられる耐摩耗性添加剤の例としては、これらに限定されるものではないが、ジアルキルジチオリン酸亜鉛およびジアリールジチオリン酸亜鉛、例えばボーン(Born)、外著、「種々の潤滑メカニズムにおけるある種の金属ジアルキル及びジアリールジチオリン酸塩の化学構造と有効性との関係」、ルブリケーション・サイエンス(Lubrication Science)掲載、第４−２巻、１９９２年１月（例えばｐ．９７−１００参照）の論文に記載されているもの；アリールリン酸エステル及び亜リン酸エステル、硫黄含有エステル、リン硫黄化合物、金属又は無灰ジチオカルバメート、キサントゲン酸エステル、硫化アルキル等、およびそれらの混合物を挙げることができる。

添加剤として用いられる清浄剤の例としては、これらに限定されるものではないが、スルホネート清浄剤のような過塩基性及び中性清浄剤、例えばアルキルベンゼンと発煙硫酸から製造されたもの；フェネート（高過塩基性又は低過塩基性）、高過塩基性フェネートステアレート、フェノレート、サリチレート、ホスホネート、チオホスホネート、イオン性界面活性剤等、およびそれらの混合物を挙げることができる。低過塩基性金属スルホネートは、一般に全塩基価（ＴＢＮ）が約０乃至約３０、好ましくは約１０乃至約２５である。低過塩基性金属スルホネートおよび中性金属スルホネートが当該分野ではよく知られている。

添加剤として用いられるさび止め添加剤の例としては、これらに限定されるものではないが、非イオン性ポリオキシアルキレン添加剤、例えばポリオキシエチレンラウリルエーテル、ポリオキシエチレン高級アルコールエーテル、ポリオキシエチレンノニルフェニルエーテル、ポリオキシエチレンオクチルフェニルエーテル、ポリオキシエチレンオクチルステアリルエーテル、ポリオキシエチレンオレイルエーテル、ポリオキシエチレンソルビトールモノステアレート、ポリオキシエチレンソルビトールモノオレエート、およびポリエチレングリコールモノオレエート；ステアリン酸および他の脂肪酸；ジカルボン酸；金属石鹸；脂肪酸アミン塩；重質スルホン酸の金属塩；多価アルコールの部分カルボン酸エステル；リン酸エステル；（短鎖）アルケニルコハク酸；それらの部分エステルおよびそれらの窒素含有誘導体；合成アルカリールスルホネート、例えば金属ジノニルナフタレンスルホネート等；およびそれらの混合物を挙げることができる。

添加剤として用いられる摩擦緩和剤の例としては、これらに限定されるものではないが、アルコキシル化脂肪アミン；ホウ酸化脂肪エポキシド；脂肪亜リン酸エステル；脂肪エポキシド；脂肪アミン；ホウ酸化アルコキシル化脂肪アミン；脂肪酸の金属塩；脂肪酸アミド；グリセロールエステル；ホウ酸化グリセロールエステル；および米国特許第６３７２６９６号明細書に開示されている脂肪イミダゾリン（その開示内容も参照として本明細書の記載とする）；Ｃ₄−Ｃ₇₅、好ましくはＣ₆−Ｃ₂₄、最も好ましくはＣ₆−Ｃ₂₀の脂肪酸エステルと、アンモニアおよびアルカノールアミン、例えば米国特許出願第１０／４０２１７０号（２００３年３月２８日出願）の明細書に開示されているもの（その開示内容も参照として本明細書の記載とする）からなる群より選ばれた窒素含有化合物との反応生成物から得られた摩擦緩和剤等、およびそれらの混合物を挙げることできる。

添加剤として用いられる消泡剤の例としては、これらに限定されるものではないが、アルキルメタクリレートの重合体；ジメチルシリコーンの重合体等、およびそれらの混合物を挙げることができる。

添加剤として用いられる無灰分散剤の例としては、これらに限定されるものではないが、ポリアルキレンコハク酸無水物；ポリアルキレンコハク酸無水物の非窒素含有誘導体；コハク酸イミド、カルボン酸アミド、炭化水素モノアミン、炭化水素ポリアミン、マンニッヒ塩基、ホスホンアミド、チオホスホンアミドおよびリンアミドからなる群より選ばれる塩基性窒素化合物；チアゾール、例えば２，５−ジメルカプト−１，３，４−チアジアゾール、メルカプトベンゾチアゾールおよびそれらの誘導体；トリアゾール、例えばアルキルトリアゾールおよびベンゾトリアゾール；アミン、アミド、イミン、イミド、ヒドロキシル、カルボキシル等を含む一以上の付加極性官能基を持つカルボン酸エステルを含む共重合体、例えば長鎖アルキルアクリレート又はメタクリレートと上記官能基を持つ単量体との共重合により製造された生成物等、およびそれらの混合物を挙げることができる。これらの分散剤の誘導体、例えばホウ酸化コハク酸イミドなどのホウ酸化分散剤も使用することができる。分散剤は、ポリアルキレンコハク酸無水物をポリアルキレンポリアミンでアミノ化して誘導されたポリアルキレンコハク酸イミドであることが好ましい。

所望により、少なくとも一種の基油と少なくとも一種の潤滑油添加剤を配合して本発明の潤滑油組成物とする前に、組成物（すなわち配合物）に使用することが提案された化合物の分子モデリングを行って、どの化合物が可能性のある主要候補組成物をもたらすかを判断することが有利であると言える。例えば、化合物の遷移状態、結合の長さ、結合角、双極子モーメント、疎水性等のような因子を含む計算を実施することができる。これは、例えばアクセルリズ(Accelrys)社（カリフォルニア州サンディエゴ）製のクアンタム・メカニックス(Quantum Mechanics)のような公知のソフトウェアを使用して実施することができる。

次に、潤滑油組成物を少なくとも一つの潤滑油組成物の性状測定試験にかける。「（潤滑油組成物の）性状測定試験」とは、本明細書で使用するとき、潤滑油組成物が例えば内燃機関で、あるいは油圧作動油、変速機液またはギヤ油等として使用された場合のその性状または特性、例えば酸化安定性、耐摩耗性、堆積物形成性および粘度等を分析するために設計された潤滑油組成物試験を意味する。

酸化安定性測定値の代表的な例としては、これらに限定されるものではないが、酸化消費データ、堆積物データ、粘度データ等が挙げられる。このような測定値を測定する試験法には、例えば潤滑油酸化剤試験法、コマツ・ホットチューブ試験法、薄膜酸素消費試験（ＴＦＯＵＴ）法（例えばＡＳＴＭ Ｄ４７４２）、およびシーケンスIIIＧ試験法（例えばＡＳＴＭ ＷＫ４４５２）等がある。上記試験を実施するために各種の試験機械又は装置が知られていて、当該分野の熟練者の知り得る範囲にある。

耐摩耗性、すなわち摩耗安定性の測定値の代表的な例としては、これらに限定されるものではないが、凝着摩耗データ、アブレシブ摩耗データ、および疲労データ等が挙げられる。このような測定値を測定する試験には、例えば極圧摩耗試験、流体摩耗試験、腐食摩耗試験、シーケンスIVＡ（例えばＡＳＴＭ ＷＫ４４８５−０４）、マックＴ１０試験法、およびカミンズＭ１１ＥＧＲ試験法等がある。上記試験を実施するために各種の試験機械又は装置が知られていて、当該分野の熟練者の及ぶ範囲にある。例えば、試験ピンおよびＶ形ブロックおよび四球試験部品はそれぞれ、極圧、流体及び腐食摩耗試験を別個にまたは組み合わせて行うことができる。極圧摩耗試験は、潤滑油組成物が例えばエンジンから絞り出されて、試験用組成物の耐摩耗性添加剤の非流体膜だけがエンジンの相互作用面に化学的に結合して残っている状況に関係している。例えば、極圧摩耗条件は、稼働する内燃機関内でピストンが上死点に達して燃料燃焼爆発力がかかりながらピストンが例えば滑り移動していないときに、ピストンリングとシリンダ壁の間で生じる。

流体力学試験は、流体潤滑膜が相互作用面の間に滞留しているような条件下で潤滑油組成物が摩耗を防ぐ能力を試験するように設計されている。一般に、流体潤滑条件は、内燃機関内でピストンがストローク中滑り移動しているときにピストンリングとシリンダ壁の間で生じる。

最後に、腐食摩耗試験は、腐食環境下で潤滑油組成物が相互作用面を摩耗から防護する能力を試験するように設計されている。後者の腐食環境は、燃焼すべき燃料中の成分の酸化のために内燃機関内で、あるいは例えば硫酸から硫黄が発生するような場合には潤滑油組成物中で観察することができる。

堆積物形成測定値を測定する堆積物形成試験法の代表的な例としては、これらに限定されるものではないが、コーキング傾向試験（例えば連邦試験法規格３４６２−７９１Ａ（パネル・コーカー試験法））、コマツ・ホットチューブ試験法、ウォルフ・ストリップ試験（例えばＤＩＮ５１３９２）、熱酸化エンジン油シミュレーション試験（ＴＥＯＳＴ）ＭＨＴ−４及びＴＥＯＳＴ３３、およびシーケンスIIIＧ試験法（例えばＡＳＴＭ ＷＫ４４５２）等を挙げることができる。上記試験を実施するために各種の試験機械又は装置が知られていて、当該分野の熟練者の知り得る範囲にある。

本発明の方法の目的を達成するために、次のような成分を統合する最適化法（オプティマイザを使用する）について説明する。上記の潤滑油組成物に一乃至複数の上記試験を実施して、例えば工業仕様またはＯＥＭ仕様または顧客要求に対するこれら組成物の準拠性（合致性）を判断する。例えば、顧客は現在の工業規格、例えばＩＬＳＡＣ ＧＦ−４規格、もしくは提案された将来の規格に対する準拠性を要求することがある。これら試験の結果を、潤滑油組成物の配合に関する情報と一緒にデータベースに入力してコンパイルする。

次に、入力した潤滑油組成物性状測定試験および潤滑油組成物配合のデータについて、数学的計算を行なう。そのような数学的計算の例としては、これらに限定されるものではないが、線形回帰解析モデル、ニューラル・ネットワーク解析モデル、および二次解析モデル等が挙げられる。数学的計算によって、利用者は、その潤滑油組成物の一配合例を仮想すると、すなわち、図１の１１２及び１１４にぞれぞれ示したような添加剤成分１０２の重量や潤滑油粘度の基油１０４の任意の基油性状値を変更することにより、同じ潤滑油組成物に関連した如何なる潤滑油組成物性状測定試験結果も予測することが可能になるが、それら数学的計算について図２を参照しながら説明する。

線形回帰モデルは、図２〜５に例示するように、少なくとも二種類の潤滑油組成物を用いた上記の潤滑油組成物の性状測定試験の結果について入力したデータセットから展開される。データセットには一般に、様々な配合物を用いた約２乃至約１００通りの試験結果が含まれている。理論上は、試験が約２通りぐらい少なくても線形回帰モデルを展開することができる。しかし、台上試験ではデータセットはしばしば多量で、試験結果が約４乃至約１００００通りの範囲になることがあるが、好ましくは約４乃至約１０００通りの範囲である。

図２に示すように、線形回帰モデル２００が使用され、第一の堆積物試験１０６ＤＴ１について予測された試験結果１１０ＤＴ１が決定される（図１参照）。線形回帰方程式（または、当該分野ではよく知られた他の好適な方程式）を用いて、係数２０４（妨害物を含む）、任意の実験室登録事項（すなわち、試験が行われる実験室の場所）、および添加剤３、４、６及び８それぞれに対応した別の係数が導き出される。図示だけであるが、第一堆積物試験１０６ＤＴ１について予測試験結果を導き出す方程式、すなわち予測_110DT1を下記（１）式に示す。

（１）式：
予測_110DT1 ＝ ｅｘｐ（妨害物＋添加剤３^＊０．０９＋添加剤４^＊０．０３＋添加剤６^＊０．０１＋添加剤８^＊０．１２）

式中、添加剤３、添加剤４、添加剤６および添加剤８の重量に、線形回帰モデルにより決定されたそれぞれの係数２０４を掛ける（「^＊」）。当該分野の熟練者であれば容易に理解できるように、各潤滑油添加剤は特別な機能を有していて、例えば、耐摩耗性添加剤または酸化防止剤は潤滑油組成物に使用すると、堆積物形成を防ぐように機能する。よって、実施しようとする特定の試験に応じて、どの添加剤を方程式に用いて試験結果を予測するかが決定される。

図３に示すように、線形回帰モデル３００が使用されて、酸化試験１０６ＯＴについて予測された結果１１０ＯＴ１が決定される（図１参照）。係数３０４は、図２に示した係数とは多少異なり、また妨害物を含み、そして（添加剤６＋添加剤７）、添加剤１２、（添加剤８＋添加剤１１）および添加剤１０それぞれに対応した係数が、線形回帰方程式（当該分野ではよく知られているので図示せず、あるいは当該分野でよく知られた他の好適な方程式でもよい）を用いて、前記の一以上のデータセットに適用して導き出される。図示だけであるが、酸化試験１０６ＯＴについて予測試験結果を導き出す方程式、すなわち予測_110OT1を下記（２）式に示す。

（２）式：
予測_110OT1 ＝ ｅｘｐ（妨害物＋（添加剤６＋添加剤７）^＊０．０１＋添加剤１２^＊０．０８＋（添加剤８＋添加剤１１）^＊０．０６＋添加剤１０^＊０．１１）

式中、（添加剤６＋添加剤７）、添加剤１２、（添加剤８＋添加剤１１）および添加剤１０の重量に、線形回帰モデルにより決定されたそれぞれの係数３０４を掛ける。当該分野の熟練者であれば更に理解できるように、ポリアルキレンコハク酸イミド系列のような同じ化学的系列にある一種以上の添加剤を用いる場合には、これら添加剤各々の量を一緒に加えた（例えば、添加剤６及び７）後、線形回帰モデルにより決定されたそれぞれの係数を掛けることもできる。

図４及び５は同様に、摩耗試験値１０６ＷＴおよび第二の堆積物試験値１０６ＤＴ２についての線形回帰モデルをそれぞれ示している（上述した第一堆積物試験値１０６ＤＴ１および酸化試験値１０６ＯＴと同様にして導き出された係数、方程式および予測を図示している）。

理論上の潤滑油組成物の性状測定試験結果（一通り以上の試験の）を含むデータは任意に、別の作業をすることができるように保管および／または表示される。別の態様では、その結果が本発明の態様を使用して再処理されて更に別の潤滑油組成物が導き出される。

ここで図６に言及すると、図１の仮想潤滑油組成物に用いられた潤滑油添加剤についての価格計算モデルの一例を示すワークシート６００を図示している。潤滑油添加剤６０４、および例えば量６０６や価格６０８、価格寄与率６１０を含むそれらの値は、対応のグローバルモデル（例えば図１に示した対応成分とそれぞれの値）に、あるいはそれから複写され、あるいは連係させる。添加剤の総価格６０２も、グローバルモデルの場所に複写または連係させることができる。これらの結果は、最低価格の配合物であって同時に各試験の性能目標の制約を満たす配合物を算出するのに使用することができる。最良の配合物を導き出すために、試験予測と価格計算が最適化される（例えば、価格と性能の最も望ましい組合せが選択される）。例えば、添加剤濃度を変えることにより試験予測を最適化することができ、それにより順次、最小価格を与えながら同時に試験性能の制約を満たすことができる。配合物の最適化を行うには、最も最近のコンピュータ・ソフトウェア・ワークシート・パッケージに使用されているソルバー（Solver、商標）プログラム、例えばマイクロソフト・エクセル(Microsoft Excel、商標)、ロータス１２３(Lotus、商標)、およびクワトロ・プロ(Quatro Pro)等を使用してもよい。また、これらや別のワークシートは、他のプログラム（例えば、マイクロソフト・オフィス・アプリケーション）の利用者に、広範囲なアクセスの機会を与えることできる。さらに、他のワークシート・プログラムや特注のアプリケーションを含む他のアプリケーションも使用することができる。

図７に、本発明の態様を説明する簡略化した構成図を示す。本発明は、図７に示すもののようなシステムおよび方法を用いて理解することができる。システムは、中央演算処理装置（ＣＰＵ）７０２、一以上の記憶装置７０４、入出力制御装置７１２、表示装置７０６、任意の入力装置（例えばキーボード）７０８、任意の位置決め装置７１０、および／または任意の他の入力／出力装置を含む少なくとも一台のパーソナル・コンピュータを有する。記憶装置７０４は、固体記憶装置、一以上のハードディスク・ドライブ、および／またはネットワークに接続してアクセスできるものを含む他の記憶装置を含むことができる。ＣＰＵ７０２は、本発明に用いられるアプリケーション・ソフトウェアまたはプログラムと互換性がある任意のオペレーティング・システムを使用することができる。入出力制御装置７１２は、ＣＰＵ７０２により利用されて、外部装置（例えば、アナライザ、スキャナ、プリンタ、他のコンピュータ、モデム、ネットワーク等）７１４にアクセスすることができる。

記憶装置７０４は任意に、任意の解析ツール、最適化データベース等（例えば、特定の用途が要求する潤滑油組成物の性状測定試験値および仮想潤滑油組成物のデータ）を記憶することができ、それには直接アクセスしたり、あるいはネットワークを介してアクセスすることができる。

コンピュータ７００は一般に、アプリケーション・ソフトウェア（本発明の態様ではマイクロソフト・エクセル・ワークシートである）を記憶していて、そして実行する。コンピュータ７００は、情報を処理して記憶し、あるいは所望のデータを保有したり記憶できる他のシステムに遠隔でアクセスすることができる。

本発明の別の態様では、ＣＰＵ７０２は、標準ＩＢＭ互換性Ｐ．Ｃ．または他の同様の装置（例えば、アップル(Apple、商標)コンピュータ、ＰＤＡ装置、パーム(Palm、商標)型装置または他の同様の装置）であり、そして他の任意の好適な計算手段を含むことができる。オペレーティング・システムは、マイクロソフト（ＭＳ）・ウィンドウズ(Windows、商標)・オペレーティング・システムであることが好ましいが、別の態様では、任意の好適なオペレーティング・システム（例えば、ＭＳ ＤＯＳ、ウィンドウズ、ユニックス(Unix)、リナックス(Linux)、アップルＯ．Ｓ．、パームＯ．Ｓ．等）であってよい。ワークシート・アプリケーションは、ＭＳエクセルであることが好ましいが、別の態様では、他の任意の好適なワークシート・プログラム又はアプリケーションであってよい。

個々のセルにはキーボード７０８、マウス７１０または他の同様の手段を用いることによりアクセスでき、セルを選択して変数を入力する。キーボード７０８、マウス７１０または他の好適な手段は、他の知られた利用法以外に、アプリケーションの様々な機能を選択する（例えば、グラフ、プリント等を選択する）のに使用することもできるし、またアプリケーション・プログラムの開始および終了を制御するのに使用することもできる。

本発明の方法は、人間の配合者の経験と直感に頼っている現行の方法とは対照的に、総合システムにデータモデル、価格計算および最適化ルーチンを組み込んで、潤滑油組成物の最適化した配合物を数学的に導き出すことを可能にするものである。これらの処理の統合により、試験合格／不合格限界の要求を満たし、その上最低価格となるように配合物を最適化することができる。従って、本発明の方法およびシステムは有利なことには、潤滑油組成物を配合し最適化し、そして人為的ミスを排除するのに要する時間と労力を軽減するものである。

これまでの記述には数多くの詳細事項が含まれているが、これらの詳細事項は、本発明を限定するものと理解すべきではなく、むしろ単に本発明の好ましい態様の例示と理解すべきである。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範囲および真意内にて多数の他の態様を思い描くであろう。

仮想潤滑油組成物および予測試験結果と計算価格を図示するワークシートの一例である。 本発明の態様に従う図１に示した仮想潤滑油組成物の第一堆積物試験結果に従って、図１に示した仮想潤滑油組成物の堆積物試験値を予測する線形回帰モデルの一例のワークシートである。 本発明の態様に従って、図１に示した仮想潤滑油組成物の酸化試験結果を予測する線形回帰モデルの一例のワークシートである。 本発明の態様に従って、図１に示した仮想潤滑油組成物の摩耗試験結果を予測する線形回帰モデルの一例のワークシートである。 本発明の態様に従って、図１に示した仮想潤滑油組成物の第二堆積物試験結果を予測する線形回帰モデルの一例のワークシートである。 図１の仮想潤滑油組成物に用いた潤滑油添加剤に関する価格計算モデルの一例を示すマイクロソフト・エクセル・ワークシートの一画面である。 本発明の態様を説明する簡略化した構成図である。

Claims (24)

1. 少なくとも一種の潤滑粘度の基油および少なくとも一種の潤滑油添加剤を有する潤滑油組成物を審査する方法であって、下記の工程からなる方法：
   （ａ）計算装置に、潤滑油組成物の全重量に基づいた少なくとも一種の潤滑油添加剤のうちの各々の量、あるいは潤滑油組成物の全重量に基づいた少なくとも一種の潤滑油添加剤のうちの各々の量と少なくとも一種の潤滑粘度の基油のうちの各々に関連した少なくとも一つの性状値の両方を入力する工程、
   （ｂ）上記潤滑油組成物に関する少なくとも一つの性状測定試験結果の予測を算出する工程、
   （ｃ）上記潤滑油組成物の価格を算出する工程、そして
   （ｄ）その結果を出力する工程。
2. 上記の潤滑油組成物の少なくとも一つの性状測定試験結果の予測を算出する工程が目標仕様に合致していることを判断するために行なわれる請求項１に記載の方法。
3. 上記の潤滑油組成物の少なくとも一つの性状測定試験結果の予測を算出する工程が、堆積物形成性、耐摩耗性および酸化性のうちの少なくとも一つを含む情報のフィールドを含んでいる請求項１に記載の方法。
4. 上記の少なくとも一種の潤滑粘度の基油が天然油または合成油である請求項１に記載の方法。
5. 上記の少なくとも一種の潤滑油添加剤が、酸化防止剤、耐摩耗性添加剤、清浄剤、さび止め添加剤、曇り除去剤、抗乳化剤、金属不活性化剤、摩擦緩和剤、流動点降下剤、消泡剤、補助溶剤、パッケージ混合剤、腐食防止剤、無灰分散剤、染料、極圧剤およびそれらの混合物からなる群より選ばれる請求項１に記載の方法。
6. 上記の潤滑油組成物に関する少なくとも一つの性状測定試験結果の予測を算出する工程が、線形回帰計算、ニューラル・ネットワーク計算または二次計算のうちの一つを使用する請求項１に記載の方法。
7. 上記の潤滑油組成物に関する少なくとも一つの性状測定試験結果の予測を算出する工程が、少なくとも一つの線形回帰モデルを使用し、そして少なくとも一つの線形回帰モデルの各々の係数が、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有する潤滑油組成物の仮想配合物に関する試験結果の予測を可能にする方程式を組み立てるために用いられる請求項１に記載の方法。
8. さらに、（ｅ）最適化ルーチンを行って、各試験の性能目標の一定の制約を同時に満たす潤滑油組成物の最低価格を導き出す工程を含む請求項１に記載の方法。
9. 少なくとも一種の潤滑粘度の基油および少なくとも一種の潤滑油添加剤を有する潤滑油組成物を審査するコンピュータ・システムであって、下記の手段を含むシステム：
   （ａ）少なくとも一種の潤滑油添加剤のうちの各々の種類と潤滑油組成物の全重量に基づく量、あるいは潤滑油組成物の全重量に基づいた少なくとも一種の潤滑油添加剤のうちの各々の量と少なくとも一種の潤滑粘度の基油のうちの各々に関連した少なくとも一種の性状値の両方を入力する手段、
   （ｂ）上記潤滑油組成物に関する少なくとも一つの性状測定試験結果の予測を算出する手段、および
   （ｃ）上記潤滑油組成物の価格を算出する手段。
10. システムが、堆積物形成性、耐摩耗性および酸化性のうちの少なくとも一つを含む情報のフィールドからなる少なくとも一つの試験結果を生成させる請求項９に記載のシステム。
11. 上記の少なくとも一種の潤滑粘度の基油が天然油または合成油である請求項９に記載のシステム。
12. 上記の少なくとも一種の潤滑油添加剤が、酸化防止剤、耐摩耗性添加剤、清浄剤、さび止め添加剤、曇り除去剤、抗乳化剤、金属不活性化剤、摩擦緩和剤、流動点降下剤、消泡剤、補助溶剤、パッケージ混合剤、腐食防止剤、無灰分散剤、染料、極圧剤およびそれらの混合物からなる群より選ばれる請求項９に記載のシステム。
13. 上記の潤滑油組成物に関する少なくとも一つの性状測定試験結果の予測を算出する手段が、線形回帰計算、ニューラル・ネットワーク計算および二次計算のうちの一つを使用するものである請求項９に記載のシステム。
14. 上記の潤滑油組成物の少なくとも一つの性状測定試験結果の予測を算出する手段が、数学的計算モデルを使用するものであり、そして各数学的計算モデルの係数が、仮想配合物に関する少なくとも一つの試験結果の各々を予測する方程式を組み立てるために用いられる請求項９に記載のシステム。
15. 上記の潤滑油組成物に関する少なくとも一つの性状測定試験結果の予測を算出する手段が、係数を持つ線形回帰モデルを使用するものであり、そしてその係数が、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有する潤滑油組成物の仮想配合物に関する試験結果を予測する方程式を組み立てるために用いられる請求項９に記載のシステム。
16. さらに、（ｄ）最適化ルーチンを行って、各試験の性能目標の一定の制約を同時に満たす潤滑油組成物の最低価格を導き出す手段を含む請求項９に記載のシステム。
17. 機械による読取り可能で、機械による実行可能な命令プログラムを実体的に具現化して、少なくとも一種の潤滑粘度の基油および少なくとも一種の潤滑油添加剤を有する潤滑油組成物を審査するための下記からなる方法的工程を実行する、コンピュータ・プログラム装置：
    （ａ）計算手段に、潤滑油組成物の全重量に基づいた少なくとも一種の潤滑油添加剤のうちの各々の量、あるいは潤滑油組成物の全重量に基づいた少なくとも一種の潤滑油添加剤のうちの各々の量と少なくとも一種の潤滑粘度の基油のうちの各々に関連した少なくとも一種の性状値の両方を入力する工程、
    （ｂ）上記潤滑油組成物に関する少なくとも一つの性状測定試験結果の予測を算出する工程、そして
    （ｃ）上記潤滑油組成物の価格を算出する工程。
18. 上記の潤滑油組成物の少なくとも一つの性状測定試験結果の予測を算出する工程を行って、目標仕様に合致していることを判断する工程を有する請求項１７に記載のコンピュータ・プログラム装置。
19. 上記の潤滑油組成物の少なくとも一つの性状測定試験結果の予測を算出する工程が、堆積物形成性、耐摩耗性および酸化性のうちの少なくとも一つを含む情報のフィールドを含んでいる請求項１７に記載のコンピュータ・プログラム装置。
20. 上記の少なくとも一種の潤滑粘度の基油が天然油または合成油である請求項１７に記載のコンピュータ・プログラム装置。
21. 上記の少なくとも一種の潤滑油添加剤が、酸化防止剤、耐摩耗性添加剤、清浄剤、さび止め添加剤、曇り除去剤、抗乳化剤、金属不活性化剤、摩擦緩和剤、流動点降下剤、消泡剤、補助溶剤、パッケージ混合剤、腐食防止剤、無灰分散剤、染料、極圧剤およびそれらの混合物からなる群より選ばれる請求項１７に記載のコンピュータ・プログラム装置。
22. 上記の潤滑油組成物の少なくとも一つの性状測定試験結果の予測を算出する工程が、線形回帰計算、ニューラル・ネットワーク計算または二次計算のうちの一つを使用する請求項１７に記載のコンピュータ・プログラム装置。
23. 上記の潤滑油組成物に関する少なくとも一つの性状測定試験結果の予測を算出する工程が、係数を持つ線形回帰モデルを使用し、そしてその係数が、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有する潤滑油組成物の仮想配合物に関する試験結果を予測する方程式を組み立てるために用いられる請求項１７に記載のコンピュータ・プログラム装置。
24. さらに、（ｄ）最適化ルーチンを行って、各試験の性能目標の一定の制約を同時に満たす潤滑油組成物の最低価格を導き出す方法的工程を含む請求項１７に記載のコンピュータ・プログラム装置。

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