KR101655911B1 - 단독 용매의 사용량을 최소화하는 혼합 용매의 예측 방법 및 이를 이용한 시스템 - Google Patents

단독 용매의 사용량을 최소화하는 혼합 용매의 예측 방법 및 이를 이용한 시스템 Download PDF

Info

Publication number
KR101655911B1
KR101655911B1 KR1020130084080A KR20130084080A KR101655911B1 KR 101655911 B1 KR101655911 B1 KR 101655911B1 KR 1020130084080 A KR1020130084080 A KR 1020130084080A KR 20130084080 A KR20130084080 A KR 20130084080A KR 101655911 B1 KR101655911 B1 KR 101655911B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
solvent
hsp
mixed solvent
diff
addition
Prior art date
Application number
KR1020130084080A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20150009756A (ko
Inventor
이승엽
조혜성
송창익
Original Assignee
주식회사 엘지화학
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 주식회사 엘지화학 filed Critical 주식회사 엘지화학
Priority to KR1020130084080A priority Critical patent/KR101655911B1/ko
Priority to US14/434,336 priority patent/US10061901B2/en
Priority to JP2015534413A priority patent/JP6040315B2/ja
Priority to PCT/KR2014/006234 priority patent/WO2015008976A1/ko
Publication of KR20150009756A publication Critical patent/KR20150009756A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101655911B1 publication Critical patent/KR101655911B1/ko

Links

Images

Classifications

    • CCHEMISTRY; METALLURGY
    • C07ORGANIC CHEMISTRY
    • C07BGENERAL METHODS OF ORGANIC CHEMISTRY; APPARATUS THEREFOR
    • C07B61/00Other general methods
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10Complex mathematical operations
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16CCOMPUTATIONAL CHEMISTRY; CHEMOINFORMATICS; COMPUTATIONAL MATERIALS SCIENCE
    • G16C20/00Chemoinformatics, i.e. ICT specially adapted for the handling of physicochemical or structural data of chemical particles, elements, compounds or mixtures
    • G16C20/30Prediction of properties of chemical compounds, compositions or mixtures
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16CCOMPUTATIONAL CHEMISTRY; CHEMOINFORMATICS; COMPUTATIONAL MATERIALS SCIENCE
    • G16C99/00Subject matter not provided for in other groups of this subclass

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Organic Chemistry (AREA)
  • Crystallography & Structural Chemistry (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Algebra (AREA)
  • Processes Of Treating Macromolecular Substances (AREA)
  • Other Investigation Or Analysis Of Materials By Electrical Means (AREA)

Abstract

본 발명은 단독 용매의 사용량을 최소화하는 혼합 용매의 예측 방법 및 이를 이용한 시스템에 관한 것으로서, 보다 자세하게는 혼합 용매 내의 첨가 용매의 최대 조성을 계산할 수 있는 G-MRDSE(Graph-based Mixing Ratio Dependant Solubility Estimation)를 이용하여 단독 용매의 사용량을 최소화하는 혼합 용매를 예측할 수 있는 새로운 평가 방법 및 이를 이용한 시스템에 관한 것이다.

Description

단독 용매의 사용량을 최소화하는 혼합 용매의 예측 방법 및 이를 이용한 시스템{METHOD FOR PREDICTING THE SOLVENT MIXTURE FOR MINIMIZING THE AMOUNT OF SINGLE SOLVENTS USED AND SYSTEM USING THE SAME}
본 발명은 단독 용매의 사용량을 최소화하는 혼합 용매의 예측 방법 및 이를 이용한 시스템에 관한 것으로서, 보다 자세하게는 혼합 용매 내의 첨가 용매의 최대 조성을 계산할 수 있는 G-MRDSE(Graph-based Mixing Ratio Dependant Solubility Estimation)를 이용하여 단독 용매의 사용량을 최소화하는 혼합 용매를 예측할 수 있는 새로운 평가 방법 및 이를 이용한 시스템에 관한 것이다.
특정 물질을 용해시키는 단독 용매에 다른 종류의 첨가 용매를 섞은 혼합 용매는 단독 용매에 비해 용해도 특성이 변하게 되고 특히 첨가되는 첨가 용매 양이 많아질수록 단독 용매와의 용해도 차이가 커진다. 이렇듯 기존 단독 용매와 용해도 차이가 나는 혼합 용매는 결국 용해시키려는 물질, 예컨대 고분자와도 용해도 차이가 나기 때문에 단독 용매를 대신해 고분자를 용해 시키는데 사용할 수 없다고 일반적으로 생각하게 된다.
혼합 용매가 단독 용매를 대신해서 사용되기 위한 필요조건은 (1) 혼합 용매가 단독 용매와 유사한 용해도 특성을 가져 고분자를 잘 용해시킬 수 있는 조성이 존재하여야 하고 (2) 첨가되는 용매의 양이 최대로 되어 단독 용매의 사용량을 최소화 할 수 있어야 한다는 것이다. 하지만 첨가 용매의 양이 많아질수록 혼합 용매는 단독 용매와 서로 용해도 차이가 커지게 될 것이기 때문에 필요 조건 (1)과 (2)는 서로 동시에 만족할 수 없는 관계로 보인다.
한편, 물질 사이의 용해성(solubility)이나 혼합성(miscibility)을 판단하기 위해서는 물질의 고유 물성을 사용해 서로 유사성 비교를 해야 한다. 용해성이나 혼합성에 영향을 주는 고유 물성은 여러 가지가 있지만, 그 중에서도 물질 내의 결합(interaction) 정도를 정량적인 값으로 나타내는 용해도 인자(Solubility Parameters)가 가장 많이 사용된다. 즉 각 물질은 고유한 용해도 인자 값을 가지고 용해도 인자 값이 유사한 물질끼리는 서로 잘 용해 되거나 섞인다.
다양한 이론이나 개념에 근거해 용해도 인자가 제안되고 사용되고 있지만 그 중에서도 1967년에 Dr.C.Hansen이 제안한 한센 용해도 인자(Hansen Solubility Parameter: 이하 HSP)가 가장 정확하게 용해도 특성을 나타낼 수 있다고 알려져 있다. HSP에서는 물질 내 결합 정도를 다음과 같은 3가지 인자로 세분화해서 고려한다.
(1) 무극성 분산 결합으로 인해 발생하는 용해도 인자(δD)
(2) 영구 쌍극자로 인한 극성결합으로 인해 발생하는 용해도 인자(δP)
(3) 수소결합으로 인해 발생하는 용해도 인자(δH)
이와 같이 HSP는 다른 용해도 인자보다 더 자세하게 물질 내의 결합 정보를 제공해 주기 때문에 더 정확하고 체계적으로 물질의 용해성이나 혼합성을 평가할 수 있어 널리 사용된다.
HSP=(δD, δP, δH), (J/㎤)½ (1)
δTot =(δD2 +δP2 +δH2) ½, (J/㎤)½ (2)
HSP는 3가지 요소로 이루어진 공간에서 크기와 방향성을 가지는 벡터이고, δTot는 HSP 벡터의 크기(magnitude)를 나타낸다. HSP를 나타내는 기본 단위는 (J/㎤)½이다. 이러한 HSP값은 HSP를 제안한 Dr.Hansen 그룹에서 개발한 HSPiP(Hansen Solubility Parameters in Practice)라는 프로그램을 사용하여 계산한다. 앞서 언급했듯이 두 물질의 HSP값이 유사하면 서로 잘 용해되는데 HSP는 벡터이기 때문에 서로 유사하다고 판단하기 위해서는 각 물질의 3가지 HSP 성분과 HSP의 크기가 모두 유사해야 한다. 모든 물질은 HSP를 가지고 이를 사용해 유사성 차이에 대한 비교 분석을 통해 관심 있는 물질들이 서로 용해가 될지 안될지 여부를 예측할 수 있다.
순물질끼리 잘 용해될 지 여부는 각 순물질의 HSP 유사성 해석을 통해 예측할 수 있지만 2종류 이상의 순물질이 섞여 있는 혼합 물질의 경우에는 조성에 따라 용해도가 크게 달라진다. 이렇게 달라지는 혼합 용매의 용해도 성질을 잘 이용할 수 있으면 여러 분야에서 목적에 따라 유용하게 사용할 수 있는데 특히 기존의 공정에서 사용되는 단독 용매를 대체할 필요가 있거나 특정 물성을 조절하는데 큰 역할을 할 수 있다. 예를 들어, 도 1의 모식도의 순서에 따라 고분자에 대한 용해성이 우수하여 고분자 가공 공정에서 사용되는 단독 용매가 가격이 너무 높아서 가격이 저렴한 다른 단독 용매로 대체를 하면 큰 비용 절감 효과가 발생할 수 있는 경우, 대체할 수 있는 단독 용매가 있으면 그 목적을 달성 할 수 있지만 대체 용매가 없는 경우에는 현재까지는 비용 절감을 할 수 있는 해결 방안은 없다.
하지만 기존 단독 용매를 완전히 대체할 수 있는 단독 용매가 존재하지 않을 경우에도 단독 용매의 사용량을 최대한 줄일 수 있는 방안이 있으면 비용을 절감할 수 있기 때문에 이에 대한 해결 방안이 필요하다.
상기 기재된 내용과 같이 혼합 용매는 조성에 따라 용해도 특성이 크게 변하기 때문에 기존 단독 용매 사용량을 감소시키는 대안으로 혼합 용매의 사용 가능성을 고려해 볼 수 있다. 또한, 사용하는 용매의 종류에 따라 다양한 혼합 용매를 만들 수 있지만 기존 단독 용매와 비교하여, 가격이 저렴한 다른 첨가 용매를 섞어서 만든 혼합 용매의 사용 가능성을 생각해 볼 수 있다.
혼합 용매가 단독 용매 대신으로 사용되기 위한 필요 조건(necessary condition)은 사용하려는 혼합 용매의 조성에서 용해도 특성이 단독 용매와 유사하여 대상 물질을 용해시키는데 문제가 없어야 하고 또한 비용 절감의 효과의 극대화를 위해 혼합 용매 내에서 단독 용매가 최소한으로 사용되어야 한다는 것이다. 하지만 이와 같은 시도에서 가장 먼저 떠오르는 문제점은 단독 용매에 다른 첨가 용매를 섞어서 만든 혼합 용매는 당연히 용해도 특성이 변하게 된다는 것이다. 따라서 혼합 용매의 용해도 특성을 잘 조절해서 단독 용매의 사용량을 최대한 줄임과 동시에 단독 용매와 용해도 특성이 유사한 혼합 용매의 조성을 탐색하는 방법에 대한 연구가 요구되고 있다.
C.M.Hansen. 1967. J. Paint Techn.39(505).104-117 C.M.Hansen. 1967. J. Paint Techn.39(511).505-510 C.M.Hansen. 1967. J. Paint Techn.39(511).511-514. C.M.Hansen et. al. Hansen Solubility Parameters in Practice(HSPiP).
본 발명은 상기와 같은 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 단독 용매의 사용량을 최소화하는 혼합 용매를 예측하는 새로운 방법을 제공하는 것을 그 목적으로 한다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위하여 본 발명은,
용해시키려는 대상 물질, 상기 대상 물질을 용해시킬 수 있는 단독 용매, 상기 단독 용매 및 첨가 용매로 이루어진 혼합 용매에서 상기 혼합 용매로 대상 물질을 용해시킬 때 단독 용매의 사용량을 최소화하는 혼합 용매를 예측하는 방법으로
a) 단독 용매에 첨가 용매를 추가하여 제조한 혼합 용매에서 첨가 용매의 중량% 증가에 따른 혼합 용매의 한센 용해도 인자(Hansen Solubility Parameter: HSP)를 계산하는 단계;
b) 상기 a)단계에서 계산한 상기 혼합 용매의 한센 용해도 인자(HSP)와 단독 용매가 용해시키고자 하는 대상 물질과의 한센 용해도 인자(HSP)의 차이(HSP-Diff)를 계산하는 단계;
c) 혼합 용매에서 첨가 용매의 중량% 증가에 따른 HSP-Diff를 이차원 그래프로 생성하는 단계;및
d) 상기 c) 단계에서 생성된 그래프에서 상기 혼합 용매 내의 첨가 용매의 중량% 증가에 따른 HSP-Diff값이 첨가 용매의 조성이 0 중량%인 경우의 HSP-Diff 값에 대하여 20% 이하의 편차 내에서 일정하게 유지되는 첨가 용매의 중량%의 최대값(MAX)을 확인하는 단계를 포함하는 단독 용매의 사용량을 최소화하는 혼합 용매의 예측 방법을 제공한다.
또한, 본 발명은,
단독 용매에 첨가 용매를 추가하여 제조한 혼합 용매에서 첨가 용매의 중량% 증가에 따른 혼합 용매의 한센 용해도 인자(Hansen Solubility Parameter: HSP)를 계산하여 데이터를 입력받는 제 1 데이터 입력 모듈;
상기 제 1 데이터 입력 모듈에서 입력된 상기 혼합 용매의 한센 용해도 인자(HSP)와 단독 용매가 용해시키고자 하는 대상 물질과의 한센 용해도 인자(HSP)의 차이(HSP-Diff)를 계산하는 데이터를 입력받는 제 2 데이터 입력 모듈;
혼합 용매에서 첨가 용매의 중량% 증가에 따른 HSP-Diff를 이차원 그래프로 생성하는 그래프 결정 모듈;및
상기 그래프 결정 모듈에서 생성된 그래프에서 상기 혼합 용매 내의 첨가 용매의 중량% 증가에 따른 HSP-Diff값이 첨가 용매의 조성이 0 중량%인 경우의 HSP-Diff 값에 대하여 20% 이하의 편차 내에서 일정하게 유지되는 첨가 용매의 중량%의 최대값을 계산하는 최대값 결정 모듈을 포함하는 단독 용매의 사용량을 최소화하는 혼합 용매의 예측 시스템을 제공한다.
본 발명에 따른 단독 용매의 사용량을 최소화하는 혼합 용매의 예측 방법인 G-MRDSE(Graph-based Mixing Ratio Dependant Solubility Estimation)에 의하면 물질의 용해도 특성을 한센 용해도 인자(Hansen Solubility Parameter: HSP)를 이용해서 비교하고 계산된 데이터의 그래프를 해석하는 방법으로 단독 용매의 양을 최소로 줄인 혼합 용매의 조성을 예측하여, 가격 경쟁력을 확보할 수 있고, 또한 HSP를 이용한 용해도 예측 방법의 새로운 가능성을 보여줌으로써 다양한 분야에서 목적에 따라 유용하게 이용될 수 있을 것으로 기대할 수 있다.
도 1은 단독 용매와 유사한 용해도를 갖는 대체 용매를 찾는 기존의 방법을 나타낸 모식도이다.
도 2는 본 발명의 G-MRDSE(Graph-based Mixing Ratio Dependant Solubility Estimation)을 이용한 혼합 용매의 조성을 찾는 방법을 나타낸 모식도이다.
도 3은 본 발명의 실시예 1에서 단독 용매 B에 첨가 용매 C를 추가하여 제조한 혼합 용매 B+C에 대해 첨가 용매의 조성에 따른 HSP 구성 요소 값의 변화를 나타낸 그래프이다.
도 4는 본 발명의 실시예 1에서 첨가 용매 C의 조성에 따른 혼합 용매 B+C의 용해도 유사성 변화를 HSP-Diff를 이용하여 계산한 것을 나타낸 그래프이다.
도 5는 본 발명의 실시예 2에서 첨가 용매 D의 조성에 따른 혼합 용매 B+D의 HSP 성분 값의 변화를 나타낸 그래프이다.
도 6은 본 발명의 실시예 2에 따른 단독 용매 B에 첨가 용매 D를 추가하여 제조한 혼합 용매 B+D에서 첨가 용매의 양이 임계값까지 증가하면 용해도 상수 차이가 줄거나 유사함을 나타낸 모식도이다.
도 7은 본 발명의 실시예 2에 따른 혼합 용매 B+D의 용해도 변화 경향을 확인하기 위하여 HSP-Diff를 고분자 A(고분자, 혼합 용매)와 단독 용매 B(단독 용매, 혼합 용매)에 대해 계산하여 나타낸 그래프이다.
도 8은 본 발명의 G-MRDSE 방법을 나타낸 모식도이다.
이하, 본 발명을 상세하게 설명한다.
본 발명에 따른 단독 용매의 사용량을 최소화하는 혼합 용매의 예측 방법은, 용해시키려는 대상 물질, 상기 대상 물질을 용해시킬 수 있는 단독 용매, 상기 단독 용매 및 첨가 용매로 이루어진 혼합 용매에서 상기 혼합 용매로 대상 물질을 용해 시킬 때 단독 용매의 사용량을 최소화하는 혼합 용매를 예측하는 방법으로,
a) 단독 용매에 첨가 용매를 추가하여 제조한 혼합 용매에서 첨가 용매의 중량% 증가에 따른 혼합 용매의 한센 용해도 인자(Hansen Solubility Parameter: HSP)를 계산하는 단계;
b) 상기 a)단계에서 계산한 상기 혼합 용매의 한센 용해도 인자(HSP)와 단독 용매가 용해시키고자 하는 대상 물질과의 한센 용해도 인자(HSP)의 차이(HSP-Diff)를 계산하는 단계;
c) 혼합 용매에서 첨가 용매의 중량% 증가에 따른 HSP-Diff를 이차원 그래프로 생성하는 단계;및
d) 상기 c) 단계에서 생성된 그래프에서 상기 혼합 용매 내의 첨가 용매의 중량% 증가에 따른 HSP-Diff값이 첨가 용매의 조성이 0 중량%인 경우의 HSP-Diff 값에 대하여 20% 이하의 편차 내에서 일정하게 유지되는 첨가 용매의 중량%의 최대값(MAX)을 확인하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명자는 ‘단독 용매의 사용량을 최소화하는 혼합 용매의 예측 방법’을 “G-MRDSE(Graph-based Mixing Ratio Dependant Solubility Estimation)”이라고 명명하였다.
본 발명은, 상기 a)단계에서 단독 용매에 첨가 용매를 추가하여 제조한 혼합 용매에서 첨가 용매의 중량% 증가에 따른 혼합 용매의 한센 용해도 인자(Hansen Solubility Parameter: HSP)를 계산하는 것을 특징으로 한다.
HSP는 3가지 요소로 이루어진 공간에서 크기와 방향성을 가지는 벡터이고, δTot는 HSP 벡터의 크기(magnitude)를 나타내는 것이다. HSP를 나타내는 기본 단위는 (J/㎤)½이다. 구체적으로, 본 발명자들은 상기 HSP값을 HSP를 제안한 Dr.Hansen 그룹에서 개발한 HSPiP(Hansen Solubility Parameters in Practice)라는 프로그램을 사용하여 계산하였다.
상기 한센 용해도 인자는 하기에서 정의된 HSP=(δD, δP, δH) 및 δTot 이다.
HSP=(δD, δP, δH), (J/㎤)½ (1)
δTot =(δD2 +δP2 +δH2) ½, (J/㎤)½ (2)
HSP에서는 물질 내 결합 정도를 다음과 같은 3가지 인자로 세분화 하였다.
(1) 무극성 분산 결합으로 인해 발생하는 용해도 인자(δD)
(2) 영구 쌍극자로 인한 극성결합으로 인해 발생하는 용해도 인자(δP)
(3) 수소결합으로 인해 발생하는 용해도 인자(δH)
HSP는 다른 용해도 인자보다 더 자세하게 물질 내의 결합 정보를 제공해 주기 때문에 더 정확하고 체계적으로 물질의 용해성이나 혼합성을 평가할 수 있어 널리 사용된다.
먼저 상기 HSPiP 프로그램을 이용하여 서로 유사해 잘 용해되는 대상 물질, 예컨대 고분자 A와 단독 용매 B의 경우에 대해 HSP 유사성을 계산했다. 두 물질의 HSP를 비교해서 용해도 유사성 여부를 판단하기 위해서는 HSP를 구성하는 3종류의 구성 요소(δD, δP, δH)가 서로 유사한지 비교하고, 또한 두 물질 사이의 δTot 차이를 비교하였다.
본 발명의 일 구현예에서는, 대상 물질 A를 잘 용해시키는 단독 용매 B가 있고 이를 대체할 수 있는 단독 용매는 없지만, 단독 용매 B의 가격이 비싸기 때문에 단독 용매 B의 사용량을 줄일 수 있으면 가격 경쟁력을 확보할 수 있어 수익 증대를 이룰 수 있다고 가정하고, 단독 용매 B에 첨가 용매 C를 추가하여 혼합 용매 B+C를 제조하여 사용되는 B의 양을 최대한 줄이도록 하였다. 혼합 용매 B+C에서 단독 용매 B가 차지하는 양이 적을수록 유리하지만 혼합 용매 B+C는 단독 용매 B와 유사한 용해도 특성을 가져야 하기 때문에 계속적으로 첨가 용매 C의 양을 증가시킬 수는 없다.
따라서, 상기 혼합 용매 총 중량에 대하여 첨가 용매는 0 ~ 60 중량%로 포함되는 것이 바람직하다. 상기 3 종류의 물질 사이의 용해도 유사성 여부는 HSP를 이용한 비교를 통해 알 수 있었다.
본 발명은, 상기 b)단계에서 상기 a)단계에서 계산한 상기 혼합 용매의 한센 용해도 인자(HSP)와 단독 용매가 용해시키고자 하는 대상 물질과의 한센 용해도 인자(HSP)의 차이(HSP-Diff)를 계산하는 것을 특징으로 한다.
HSP의 구성 요소의 차이는 벡터의 차이를 비교하는 HSP-Diff를 계산함으로써 알 수 있다. 두 물질의 HSP-Diff값이 0에 가까울수록 각 물질 내에서 결합을 책임지고 있는 성분이 유사한 것을 나타내 결국 비슷한 HSP(용해도 특성)를 가져 잘 용해되는 것을 의미한다. 용해시키려는 대상 물질인 A와 혼합 용매 B+C 사이의 HSP-Diff(A,B+C)는 하기 [식 1]에 의해서 계산된다.
[식 1]
Figure 112013064374631-pat00001
상기 식에서, A는 용해시키려는 대상 물질, B+C는 단독 용매 및 첨가 용매로 이루어진 혼합 용매이고, 상기 α123는 0 보다 큰 실수로 특별한 제한은 없지만 바람직한 범위는 α1는 0.5 내지 4.5의 실수, α2는 0.5 내지 3의 실수, α3는 0.5 내지 2.5의 실수이고, β는 0 보다 큰 실수로 특별한 제한은 없지만 바람직한 범위는 1.0 내지 2.5의 실수이고, γ는 0이 아닌 실수로 특별한 제한은 없지만 바람직한 범위는 -2.5 내지 -0.1 또는 0.1 내지 2.5의 실수이다. 본 발명에서 상기 식의 HSP-Diff(A,B+C)를 계산하는데 사용된 값은 α1=1.0,α2=1.0,α3=1.0,β=2.0, γ=0.5이다.
본 발명은, 혼합 용매에서 첨가 용매의 중량% 증가에 따른 HSP-Diff를 이차원 그래프로 생성하는 것을 특징으로 한다.
구체적으로, 상기 c) 단계의 그래프는, x축으로 첨가 용매의 함량으로, y축으로 상기 b) 단계에서 계산된 HSP-Diff값을 나타내는 그래프를 생성하였다.
도 4는 본 발명의 일 구현예에 따른 첨가 용매 C의 조성에 따른 혼합 용매 B+C의 용해도 유사성 변화를 자세히 비교하기 위하여 (1) 단독 용매 B와 혼합 용매 B+C 사이의 HSP-Diff(단독 용매,혼합 용매)와 (2) 고분자 A와 혼합 용매 B+C 사이의 HSP-Diff(고분자,혼합 용매)를 계산하여 그래프로 나타내었다.
첨가 용매 C의 조성 증가에 따라 혼합 용매 B+C와 단독 용매 B(고분자 A)의 HSP-Diff는 선형적으로 증가하는 경향을 나타내고 전체 구간에 대해 결정 계수(coefficient of determinant)인 R-square(R2)를 계산하면 0.9956(0.9959)을 나타내었다. 즉 혼합 용매 B+C의 HSP-Diff와 첨가 용매 C의 조성 사이에는 선형적인 상관 관계를 가져서 혼합 용매 B+C의 용해도가 첨가 용매 C의 조성의 증가에 민감하게 변하여 결국 고분자 A와 유사성 차이가 커진다. 이에 따라서 혼합 용매 B+C가 단독 용매 B를 대신해 사용되려면 첨가 용매 C의 양이 아주 미량(< 5 wt.%)이어야 함을 확인하였다.
본 발명은, 상기 d)단계에서 c)단계에서 생성된 그래프에서 상기 혼합 용매 내의 첨가 용매의 중량% 증가에 따른 HSP-Diff값이 첨가 용매의 조성이 0 중량%인 경우의 HSP-Diff 값에 대하여 20% 이하의 편차 내에서 일정하게 유지되는 첨가 용매의 중량%의 최대값(MAX)을 확인하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
구체적으로, 상기 d)단계에서 HSP-Diff값이 첨가 용매의 조성이 0 중량%인 경우의 HSP-Diff 값에 대하여 20% 이하의 편차 내에서 일정하게 유지되는 첨가 용매의 중량%는 0 초과 ~ 최대값(MAX) 이하(0 < 첨가용매 조성≤MAX)인 영역임을 확인하였고, 따라서 MAX가 0보다 크면 MAX가 바로 첨가 용매의 최대 조성을 나타냄을 알 수 있었다. 또한, 가격 절감의 효과를 위해서 HSP-Diff값이 첨가 용매의 조성이 0 중량%인 경우의 HSP-Diff 값에 대하여 20% 이하의 편차 내에서 일정하게 유지되는 첨가 용매의 중량%의 최대값(MAX)은 최소한 10 중량% 이상인 것이 바람직하다.
또한, 본 발명은 상기에서 살펴본 단독 용매의 사용량을 최소화하는 혼합 용매의 예측 방법을 이용한 단독 용매의 사용량을 최소화하는 혼합 용매의 예측 시스템을 제공한다.
상기 단독 용매의 사용량을 최소화하는 혼합 용매의 예측 시스템은,
단독 용매에 첨가 용매를 추가하여 제조한 혼합 용매에서 첨가 용매의 중량% 증가에 따른 혼합 용매의 한센 용해도 인자(Hansen Solubility Parameter: HSP)를 계산하여 데이터를 입력받는 제 1 데이터 입력 모듈;
상기 제 1 데이터 입력 모듈에서 입력된 상기 혼합 용매의 한센 용해도 인자(HSP)와 단독 용매가 용해시키고자 하는 대상 물질과의 한센 용해도 인자(HSP)의 차이(HSP-Diff)를 계산하는 데이터를 입력받는 제 2 데이터 입력 모듈;
혼합 용매에서 첨가 용매의 중량% 증가에 따른 HSP-Diff를 이차원 그래프로 생성하는 그래프 결정 모듈; 및
상기 그래프 결정 모듈에서 생성된 그래프에서 상기 혼합 용매 내의 첨가 용매의 중량% 증가에 따른 HSP-Diff값이 첨가 용매의 조성이 0 중량%인 경우의 HSP-Diff 값에 대하여 20% 이하의 편차 내에서 일정하게 유지되는 첨가 용매의 중량%의 최대값을 계산하는 최대값 결정 모듈을 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 제 1 데이터 입력 모듈의 상기 한센 용해도 인자는 상기의 방법에서 정의된 HSP=(δD, δP, δH) 및 δTot 이다.
상기 혼합 용매 총 중량에 대하여 첨가 용매는 0 ~ 60 중량%로 포함되는 것이 바람직하다.
또한, 상기 제 2 데이터 입력 모듈의 HSP-Diff는 하기 식 1의 값을 이용할 수 있다.
[식 1]
Figure 112013064374631-pat00002
상기 식에서, A는 용해시키려는 대상 물질, B+C는 단독 용매 및 첨가 용매로 이루어진 혼합 용매이고, 상기 α123는 0 보다 큰 실수로 특별한 제한은 없지만 바람직한 범위는 α1는 0.5 내지 4.5의 실수, α2는 0.5 내지 3의 실수, α3는 0.5 내지 2.5의 실수이고, β는 0 보다 큰 실수로 특별한 제한은 없지만 바람직한 범위는 1.0 내지 2.5의 실수이고, γ는 0이 아닌 실수로 특별한 제한은 없지만 바람직한 범위는 -2.5 내지 -0.1 또는 0.1 내지 2.5의 실수이다. 본 발명에서 상기 식의 HSP-Diff(A,B+C)를 계산하는데 사용된 값은 α1=1.0,α2=1.0,α3=1.0,β=2.0, γ=0.5이다.
또한, 상기 그래프 결정 모듈의 그래프는, x축으로 첨가 용매의 함량으로, y축으로 상기 제 2 데이터 입력 모듈에서 계산된 HSP-Diff값을 나타내는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 최대값 결정 모듈에서 HSP-Diff값이 첨가 용매의 조성이 0 중량%인 경우의 HSP-Diff 값에 대하여 20% 이하의 편차 내에서 일정하게 유지되는 첨가 용매의 중량%는 0 초과 ~ 최대값(MAX) 이하(0<첨가용매 조성≤MAX)인 영역임을 확인하였고, MAX가 0보다 크면 MAX가 바로 첨가 용매의 최대 조성을 나타냄을 알 수 있었다. 또한, 가격 절감의 효과를 위해서 상기 HSP-Diff값이 첨가 용매의 조성이 0 중량%인 경우의 HSP-Diff 값에 대하여 20% 이하의 편차 내에서 일정하게 유지되는 첨가 용매의 중량%의 최대값(MAX)은 최소한 10 중량% 이상인 것이 바람직하다.
또한, 본 명세서에서 기재한 모듈(module)이란 용어는 특정한 기능이나 동작을 처리하는 하나의 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현할 수 있다.
이하 본 발명을 실시예에 기초하여 더욱 상세하게 설명하지만, 하기에 개시되는 본 발명의 실시 형태는 어디까지 예시로써, 본 발명의 범위는 이들의 실시 형태에 한정되지 않는다. 본 발명의 범위는 특허청구범위에 표시되었고, 더욱이 특허 청구범위 기록과 균등한 의미 및 범위 내에서의 모든 변경을 포함하고 있다.
실시예 1: 대상 물질 A, 단독 용매 B, 첨가 용매 C 및 혼합 용매 B+C의 용해도 유사성 변화 계산
고분자 A를 잘 용해시키는 단독 용매 B가 있고 이를 대체할 수 있는 단독 용매는 없다고 가정하였다. 단독 용매 B의 가격이 비싸기 때문에 사용량을 줄일 수 있으면 가격 경쟁력을 확보할 수 있어 수익 증대를 이룰 수 있다고 가정하였다. 이를 실현하기 위해서 단독 용매 B에 첨가 용매 C를 섞어 혼합 용매 B+C를 만들어 사용되는 단독 용매 B의 양을 최대한 줄이려고 한다. 혼합 용매 B+C에서는 단독 용매 B가 차지하는 양이 적을수록 유리하지만 혼합 용매 B+C는 단독 용매 B와 유사한 용해도 특성을 가져야 하기 때문에 계속적으로 첨가 용매 C의 양을 늘릴 수는 없다. 물질 사이의 용해도 유사성 여부는 HSP를 이용한 비교를 통해 알 수 있다. 하기의 [표1]에 고분자 A, 단독 용매 B, 첨가 용매 C의 HSP값을 나타내었다.

물질
Hansen Solubility Parameter (J/cm3)1/2
δD δP δH δTot
고분자 A 17.1 8.1 1.3 19.0
단독 용매 B 17.5 9.8 3.0 20.3
첨가 용매 C 17.2 14.7 9.0 24.4
상기 [표1]에 나타낸 고분자 A는 폴리테트라플루오로에틸렌(Polytetrafluoroethylene,CAS number: 9002-84-0)이고, 단독 용매 B는 4-에틸-1,3-디옥솔란-2-온(4-Ethyl-1,3-Dioxolane-2-One, CAS number: 4437-85-8), 첨가 용매 C는 에틸-이소티오시아네이트(Ethyl-isothiocyanate, CAS number: 542-85-8)이다. 상기의 CAS number는 Chemical Abstracts Service number의 약자로 물질 고유의 식별 번호이다.
먼저 서로 유사해 잘 용해되는 고분자 A와 단독 용매 B의 경우에 대해 HSP 유사성을 계산하였다. 두 물질의 HSP를 비교해서 용해도 유사성 여부를 판단하기 위해서는 HSP를 구성하는 3종류의 구성 요소 (δD, δP, δH)가 서로 유사한지 비교해야 하고 또한 두 물질 사이의 δTot 차이를 비교해야 한다. HSP의 구성 요소의 차이는 벡터의 차이를 비교하는 HSP-Diff를 계산함으로써 알 수 있다. 두 물질의 HSP-Diff 값이 0에 가까운 값을 가질수록 각 물질 내에서 결합을 책임지고 있는 성분이 유사한 것을 나타내 결국 비슷한 HSP(용해도 특성)을 가져 잘 용해되는 것을 의미한다. 고분자 A와 단독 용매 B 사이의 HSP-Diff(A,B)는 하기의 식에 의해서 계산하였다.
[식 1]
Figure 112013064374631-pat00003
상기 식의 HSP-Diff(A,B)를 계산하는데 사용된 값은 α1=1.0,α2=1.0,α3=1.0,β=2.0, γ=0.5이다.
고분자 A와 단독 용매 B 사이의 HSP-Diff(A,B)는 2.4(J/㎤)½ 두 물질은 서로 유사하다는 것을 알 수 있었다. 또한 두 물질의 δTot 차이는 |19.0-20.3|=1.3(J/㎤)½로 차이가 매우 작다. 따라서 HSP 유사성 비교를 통해 고분자 A와 단독 용매 B는 서로 잘 용해된다는 것을 확인하였다.
도 3은 단독 용매 B에 첨가 용매 C를 추가하여 제조한 혼합 용매 B+C에 대해 첨가 용매 C의 조성에 따른 HSP 구성 요소 값의 변화를 나타낸 그래프이다. 첨가 용매 C의 조성에 따른 혼합 용매의 HSP 변화와 고분자 A를 비교하기 위해 고분자 A의 HSP 구성 요소 값을 x-축에 ‘-1’로 표시해 별도로 나타내었다. 단독 용매 B의 HSP 구성 요소 값은 혼합 용매 내에서 C 조성 =0.0 인 경우이다.
혼합 용매 B+C 내에서 첨가 용매 C의 조성이 증가하면 혼합 용매 B+C의 HSP 구성 요소 중 δP와 δH값이 그 양에 비례해 증가하게 되어 단독 용매 B와 고분자 A에 대해서 용해도 차이가 커지게 된다. 혼합 용매 B+C의 δD의 값은 첨가 용매 C의 양에 상관없이 거의 일정하였다. 따라서 전체적으로 첨가 용매 C 조성이 증가함에 따라 혼합 용매 B+C의 δP와 δH도 증가하였고 이로 인해 혼합 용매 B+C의 δTot도 단독 용매 B와 고분자 A에 대한 차이가 증가하였다. 결국 혼합 용매 B+C의 경우, 첨가 용매 C의 조성 증가에 비례해서 고분자 A와 단독 용매 B와의 용해도 차이가 증가하기 때문에 일반적으로 예상한 것과 같이 단독 용매 B를 줄이기 위한 대안으로 적합하지 않은 것으로 실험 결과 나타났다.
도 4는 첨가 용매 C의 조성에 따른 혼합 용매 B+C의 용해도 유사성 변화를 더 자세히 알아보기 위해서 (1)단독 용매 B와 혼합 용매 B+C 사이의 HSP-Diff(단독 용매, 혼합 용매)와 (2) 고분자 A와 혼합 용매 B+C 사이의 HSP-Diff(고분자, 혼합 용매)를 계산하여 그래프로 나타내었다.
첨가 용매 C의 조성 증가에 따라 혼합 용매 B+C와 단독 용매 B(고분자 A)의 HSP-Diff는 선형적으로 증가하는 경향을 나타내고 전체 구간에 대해 coefficient of determinant인 R-square(R2)를 계산하면 0.9956(0.9959)였다. 즉 혼합 용매 B+C의 HSP-Diff와 첨가 용매 C의 조성 사이에는 선형적인 상관 관계를 가져서 혼합 용매 B+C의 용해도가 첨가 용매 C의 조성에 민감(sensitive)하게 변하여 결국 고분자 A와 유사성 차이가 커지게 되었다. 이에 따라서 혼합 용매 B+C가 단독 용매 B를 대신해 사용되려면 첨가 용매 C의 양이 아주 미량(< 5 중량%)이어야 함을 알 수 있었다.
하지만, 이것으로는 단독 용매 B의 양을 최대한 줄여 가격 경쟁력을 확보하려는 원래 목적을 달성할 수 없기 때문에 혼합 용매 B+C를 이용해서는 단독 용매 B의 사용량을 줄일 수 없음을 상기 결과를 통해 확인하였다.
실시예 2: 대상 물질 A, 단독 용매 B, 첨가 용매 D 및 혼합 용매 B+D의 용해도 유사성 변화 계산
단독 용매의 사용량을 줄이기 위한 해결 방안으로 단독 용매에 첨가 용매를 섞은 혼합 용매를 사용하기 위해서는 첨가 용매의 양이 증가하더라도 혼합 용매의 용해도가 큰 변화가 없어야 한다.
혼합 용매의 사용 가능성을 탐색하기 위해 상기 실시예 1의 첨가 용매 C와는 다른 용해도 특성을 가지는 첨가 용매인 D를 단독 용매 B에 섞은 혼합 용매인 B+D의 경우에 고분자 A와 단독 용매 B에 비해 용해도 차이가 어떻게 변화하는지 계산하여 하기 [표 2]에 나타내었다.

물질
Hansen Solubility Parameter (J/cm3)1/2
δD δP δH δTot
고분자 A 17.1 8.1 1.3 19.0
단독 용매 B 17.5 9.8 3.0 20.3
첨가 용매 D 17.2 1.8 4.3 17.8
상기 [표 2]에 나타낸 고분자 A는 폴리테트라플루오로에틸렌(Polytetrafluoroethylene,CAS number: 9002-84-0)이고, 단독 용매 B는 4-에틸-1,3-디옥솔란-2-온(4-Ethyl-1,3-Dioxolane-2-One, CAS number: 4437-85-8), 첨가 용매 D는 리모넨(Limonene, CAS number: 5989-27-5)이다.
도 5는 첨가 용매 D의 조성에 따른 혼합 용매 B+D의 HSP 성분 값의 변화를 나타낸 그래프이다. 단독 용매 B(그래프 내의 첨가 용매 D 조성=0 wt.%)와 비교해 보면 혼합 용매 B+D는 첨가 용매 D의 양이 증가할수록 서로 용해도의 유사성 차이가 커지게 되었다. 하지만 구성 성분 별로 유사성 차이가 커지는 방향이 다른데 첨가 용매 D 조성의 증가에 따라 혼합 용매 B+D의 (1) δP는 상대적으로 크게 감소하고 (2) δH는 증가하게 되어 단독 용매 B와 용해도 차이가 커지게 되었다. 결론적으로 혼합 용매 B+D의 δTot는 이러한 경향이 반영되어 점진적으로 감소하게 되어 단독 용매 B와의 유사성 차이가 조금씩 커지게 되었다.
고분자 A와 혼합 용매 B+D 사이의 용해도 유사성 변화를 비교해 보면 첨가 용매 D의 양이 증가함에 따라 혼합 용매 B+D의 δP가 감소하게 되는데 이는 오히려 용해시키려는 고분자 A의 δP에 단독 용매 B보다 더 가깝게 접근하게 되는 결과를 나타내었다. 즉, 혼합 용매 B+D의 δP가 감소해 단독 용매 B와는 차이가 커지지만 고분자 A와는 차이가 줄어들게 된다. 첨가 용매 D의 조성이 27 중량%까지 혼합 용매 B+D와 고분자 A 사이의 δP의 차이는 계속 줄어들게 되고 그 이후로는 다시 차이가 커지게 되었다. 이를 통해 혼합 용매가 단독 용매와는 항상 용해도 차이가 커지게 되지만 그 커지는 방향이 오히려 용해시키려는 고분자와는 가까워질 수 있다는 것을 확인하였다.
도 7은 혼합 용매 B+D의 용해도 변화 경향을 확인하기 위해 HSP-Diff를 고분자 A(고분자, 혼합 용매)와 단독 용매 B(단독 용매, 혼합 용매)에 대해 계산해서 그래프로 나타낸 것이다. 혼합 용매 B+D와 고분자 A 사이의 HSP-Diff의 변화 경향성을 보면 크게 2가지 영역으로 나눌 수 있다. 첨가 용매 조성이 0 중량%부터 일정 값까지는 HSP-Diff가 약간 감소하거나 일정한 경향을 나타내다가 그 이후로는 첨가 용매 조성에 비례해 증가한다. 고분자 A에 대한 혼합 용매 B+D의 HSP-Diff가 거의 일정하게 유지되는 이유는 앞서 설명했듯이 고분자와 혼합 용매 사이에서 δP의 차이는 감소하고 δH의 차이는 증가하는 경향이 서로 상쇄되기 때문이다. 이와 같이 HSP-Diff가 일정하게 유지되다가 첨가 용매가 일정량 이상으로 포함되면 δP와 δH 모두 차이가 커지는 경향으로 전환되기 때문에 HSP-Diff가 커지게 된다. 이렇듯 HSP-Diff가 일정하게 유지되는 가장 큰 첨가 용매의 조성이 바로 최대 조성(MAX)이다. 그래프 상에서 첨가 용매 D의 최대 조성(MAX)은 약 40 중량% 이다. 즉 B:D=60:40(중량%) 조성의 혼합 용매 B+D를 사용하면 단독 용매 B를 대신해 고분자 A를 용해시키는데 사용할 수 있어 단독 용매 B의 사용량을 최대한 40% 줄일 수 있었다. 최대 조성에서의 혼합 용매 B+D의 δTot는 19.1로 고분자 A의 19.0과 거의 유사한 것을 확인하였다.
이와 같이 첨가 용매의 용해도 특성에 따라 단독 용매에 첨가되는 형태의 혼합 용매가 단독 용매의 사용량을 줄이기 위해 사용될 수 있고 혼합 용매와 용해시키려는 고분자와의 HSP-Diff 계산을 통해 혼합 용매의 최대 조성을 계산할 수 있어 단독 용매의 사용량을 최대로 줄일 수 있었다.
따라서, 단독 용매의 사용량을 줄이기 위해 단독 용매에 첨가 용매를 섞어서 만든 혼합 용매의 사용이 가능함을 확인했고 혼합 용매의 사용 가능 여부는 첨가 용매의 용해도 특성에 의존한다는 것을 확인 할 수 있었다. 이와 같은 특성을 이용해 혼합 용매 내의 첨가 용매에 대한 최대 조성을 그래프를 통한 해석을 통해 최종 계산할 수 있었다.

Claims (14)

  1. 용해시키려는 대상 물질, 상기 대상 물질을 용해시킬 수 있는 단독 용매, 상기 단독 용매 및 첨가 용매로 이루어진 혼합 용매에서 상기 혼합 용매로 대상 물질을 용해 시킬 때 단독 용매의 사용량을 최소화하는 혼합 용매를 예측하는 방법으로
    a) 단독 용매에 첨가 용매를 추가하여 제조한 혼합 용매에서 첨가 용매의 중량% 증가에 따른 혼합 용매의 한센 용해도 인자(Hansen Solubility Parameter: HSP)를 계산하는 단계;
    b) 상기 a)단계에서 계산한 상기 혼합 용매의 한센 용해도 인자(HSP)와 단독 용매가 용해시키고자 하는 대상 물질과의 한센 용해도 인자(HSP)의 차이(HSP-Diff)를 계산하는 단계;
    c) 혼합 용매에서 첨가 용매의 중량% 증가에 따른 HSP-Diff를 이차원 그래프로 생성하는 단계; 및
    d) 상기 c) 단계에서 생성된 그래프에서 상기 혼합 용매 내의 첨가 용매의 중량% 증가에 따른 HSP-Diff값이 첨가 용매의 조성이 0 중량%인 경우의 HSP-Diff 값에 대하여 20% 이하의 편차 내에서 일정하게 유지되는 첨가 용매의 중량%의 최대값(MAX)을 확인하는 단계를 포함하고,
    상기 d)단계에서 HSP-Diff값이 첨가 용매의 조성이 0 중량%인 경우의 HSP-Diff 값에 대하여 20% 이하의 편차 내에서 일정하게 유지되는 첨가 용매의 중량%의 최대값(MAX)은 10 중량% 이상인 것을 특징으로 하는, 단독 용매의 사용량을 최소화하는 혼합 용매의 예측 방법.
  2. 청구항 1에 있어서, 상기 a)단계의 한센 용해도 인자는 HSP=(δD, δP, δH) 및 δTot 이고, 상기 δD는 무극성 분산 결합으로 인해 발생하는 용해도 인자, δP는 영구 쌍극자로 인한 극성결합으로 인해 발생하는 용해도 인자, δH는 수소결합으로 인해 발생하는 용해도 인자 및 δTot는 HSP 벡터의 크기(magnitude)인 것을 특징으로 하는, 단독 용매의 사용량을 최소화하는 혼합 용매의 예측 방법.
  3. 청구항 1에 있어서, 상기 혼합 용매 총 중량에 대하여 첨가 용매는 0 ~ 60 중량%로 포함되는 것을 특징으로 하는, 단독 용매의 사용량을 최소화하는 혼합 용매의 예측 방법.
  4. 청구항 1에 있어서, 상기 b)단계의 HSP-Diff는 하기 식 1의 값을 이용하여 계산되는 것을 특징으로 하는, 단독 용매의 사용량을 최소화하는 혼합 용매의 예측 방법.
    [식 1]
    Figure 112013064374631-pat00004

    상기 식에서, A는 용해시키려는 대상 물질, B+C는 단독 용매 및 첨가 용매로 이루어진 혼합 용매이고, α123는 0 보다 큰 실수이고, β는 0 보다 큰 실수이고, γ는 0이 아닌 실수이다.
  5. 청구항 4에 있어서, 상기 α1는 0.5 내지 4.5의 실수, α2는 0.5 내지 3의 실수, α3는 0.5 내지 2.5의 실수이고, β는 1.0 내지 2.5의 실수이고, γ는 -2.5 내지 -0.1 또는 0.1 내지 2.5의 실수인 것을 특징으로 하는, 단독 용매의 사용량을 최소화하는 혼합 용매의 예측 방법.
  6. 청구항 1에 있어서, 상기 c)단계의 그래프는, x축으로 첨가 용매의 함량으로, y축으로 상기 b)단계에서 계산된 HSP-Diff값을 나타내는 것을 특징으로 하는, 단독 용매의 사용량을 최소화하는 혼합 용매의 예측 방법.
  7. 삭제
  8. 단독 용매에 첨가 용매를 추가하여 제조한 혼합 용매에서 첨가 용매의 중량% 증가에 따른 혼합 용매의 한센 용해도 인자(Hansen Solubility Parameter: HSP)를 계산하여 데이터를 입력받는 제 1 데이터 입력 모듈;
    상기 제 1 데이터 입력 모듈에서 입력된 상기 혼합 용매의 한센 용해도 인자(HSP)와 단독 용매가 용해시키고자 하는 대상 물질과의 한센 용해도 인자(HSP)의 차이(HSP-Diff)를 계산하는 데이터를 입력받는 제 2 데이터 입력 모듈;
    혼합 용매에서 첨가 용매의 중량% 증가에 따른 HSP-Diff를 이차원 그래프로 생성하는 그래프 결정 모듈; 및
    상기 그래프 결정 모듈에서 생성된 그래프에서 상기 혼합 용매 내의 첨가 용매의 중량% 증가에 따른 HSP-Diff값이 첨가 용매의 조성이 0 중량%인 경우의 HSP-Diff 값에 대하여 20% 이하의 편차 내에서 일정하게 유지되는 첨가 용매의 중량%의 최대값을 계산하는 최대값 결정 모듈을 포함하고,
    상기 최대값 결정 모듈에서 HSP-Diff값이 첨가 용매의 조성이 0 중량%인 경우의 HSP-Diff 값에 대하여 20% 이하의 편차 내에서 일정하게 유지되는 첨가 용매의 중량%의 최대값(MAX)은 10 중량% 이상인 것을 특징으로 하는, 단독 용매의 사용량을 최소화하는 혼합 용매의 예측 시스템.
  9. 청구항 8에 있어서, 상기 제 1 데이터 입력 모듈의 한센 용해도 인자는 HSP=(δD, δP, δH) 및 δTot 이고, 상기 δD는 무극성 분산 결합으로 인해 발생하는 용해도 인자, δP는 영구 쌍극자로 인한 극성결합으로 인해 발생하는 용해도 인자, δH는 수소결합으로 인해 발생하는 용해도 인자 및 δTot는 HSP 벡터의 크기(magnitude)인 것을 특징으로 하는, 단독 용매의 사용량을 최소화하는 혼합 용매의 예측 시스템.
  10. 청구항 8에 있어서, 상기 혼합 용매 총 중량에 대하여 첨가 용매는 0 ~ 60 중량%로 포함되는 것을 특징으로 하는, 단독 용매의 사용량을 최소화하는 혼합 용매의 예측 시스템.
  11. 청구항 8에 있어서, 상기 제 2 데이터 입력 모듈의 HSP-Diff는 하기 식 1의 값을 이용하여 계산되는 것을 특징으로 하는, 단독 용매의 사용량을 최소화하는 혼합 용매의 예측 시스템.
    [식 1]
    Figure 112013064374631-pat00005

    상기 식에서, A는 용해시키려는 대상 물질, B+C는 단독 용매 및 첨가 용매로 이루어진 혼합 용매이고, α123는 0 보다 큰 실수이고, β는 0 보다 큰 실수이고, γ는 0이 아닌 실수이다.
  12. 청구항 11에 있어서, 상기 α1는 0.5 내지 4.5의 실수, α2는 0.5 내지 3의 실수, α3는 0.5 내지 2.5의 실수이고, β는 1.0 내지 2.5의 실수이고, γ는 -2.5 내지 -0.1 또는 0.1 내지 2.5의 실수인 것을 특징으로 하는, 단독 용매의 사용량을 최소화하는 혼합 용매의 예측 시스템.
  13. 청구항 8에 있어서, 상기 그래프 결정 모듈의 그래프는, x축으로 첨가 용매의 함량으로, y축으로 상기 제 2 데이터 입력 모듈에서 계산된 HSP-Diff값을 나타내는 것을 특징으로 하는, 단독 용매의 사용량을 최소화하는 혼합 용매의 예측 시스템.
  14. 삭제
KR1020130084080A 2013-07-17 2013-07-17 단독 용매의 사용량을 최소화하는 혼합 용매의 예측 방법 및 이를 이용한 시스템 KR101655911B1 (ko)

Priority Applications (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020130084080A KR101655911B1 (ko) 2013-07-17 2013-07-17 단독 용매의 사용량을 최소화하는 혼합 용매의 예측 방법 및 이를 이용한 시스템
US14/434,336 US10061901B2 (en) 2013-07-17 2014-07-11 Prediction method for mixed solvent for minimizing amount of single solvent used, and system using same
JP2015534413A JP6040315B2 (ja) 2013-07-17 2014-07-11 単独溶媒の使用量を最小化する混合溶媒の予測方法及びこれを利用したシステム
PCT/KR2014/006234 WO2015008976A1 (ko) 2013-07-17 2014-07-11 단독 용매의 사용량을 최소화하는 혼합 용매의 예측 방법 및 이를 이용한 시스템

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020130084080A KR101655911B1 (ko) 2013-07-17 2013-07-17 단독 용매의 사용량을 최소화하는 혼합 용매의 예측 방법 및 이를 이용한 시스템

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20150009756A KR20150009756A (ko) 2015-01-27
KR101655911B1 true KR101655911B1 (ko) 2016-09-08

Family

ID=52346377

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020130084080A KR101655911B1 (ko) 2013-07-17 2013-07-17 단독 용매의 사용량을 최소화하는 혼합 용매의 예측 방법 및 이를 이용한 시스템

Country Status (4)

Country Link
US (1) US10061901B2 (ko)
JP (1) JP6040315B2 (ko)
KR (1) KR101655911B1 (ko)
WO (1) WO2015008976A1 (ko)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2022120793A (ja) * 2021-02-05 2022-08-18 住友化学株式会社 混合組成物

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6238679B1 (en) * 1998-03-09 2001-05-29 L'oreal S.A. Film-forming composition comprising a polyurethane in aqueous dispersion and a plasticizer

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO1987006234A1 (en) 1986-04-14 1987-10-22 Zeigler John M Methods for the synthesis of polysilanes
CN1230465C (zh) 2000-11-03 2005-12-07 庄臣及庄臣视力保护公司 用于制备包含亲水性和疏水性单体的聚合物的溶剂
TW200736855A (en) * 2006-03-22 2007-10-01 Quanta Display Inc Method of fabricating photoresist thinner
KR100973228B1 (ko) 2008-08-14 2010-07-30 한양대학교 산학협력단 고분자 전해질막 내 용매 활성도 예측 방법 및 이를수행하기 위한 시스템

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6238679B1 (en) * 1998-03-09 2001-05-29 L'oreal S.A. Film-forming composition comprising a polyurethane in aqueous dispersion and a plasticizer

Also Published As

Publication number Publication date
US10061901B2 (en) 2018-08-28
JP2016500553A (ja) 2016-01-14
JP6040315B2 (ja) 2016-12-07
US20150294091A1 (en) 2015-10-15
KR20150009756A (ko) 2015-01-27
WO2015008976A1 (ko) 2015-01-22

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Brotzakis et al. A one-way shooting algorithm for transition path sampling of asymmetric barriers
Kiss et al. Anomalous properties of water predicted by the BK3 model
Puscasu et al. Nonlocal viscosity of polymer melts approaching their glassy state
Werth et al. Surface tension of the two center Lennard-Jones plus point dipole fluid
KR101655911B1 (ko) 단독 용매의 사용량을 최소화하는 혼합 용매의 예측 방법 및 이를 이용한 시스템
Harding et al. Sensitivity of photoelectron circular dichroism to structure and electron dynamics in the photoionization of carvone and related chiral monocyclic terpenone enantiomers
Ikeda First principles centroid molecular dynamics simulation of high pressure ices
Dudowicz et al. Phase behavior and second osmotic virial coefficient for competitive polymer solvation in mixed solvent solutions
Izzo et al. Highly stable Runge–Kutta methods for Volterra integral equations
KR101606091B1 (ko) 단독 용매 및 첨가 용매로 이루어진 혼합 용매에서 첨가 용매의 최대 사용량의 예측 방법 및 이를 이용한 시스템
KR101622248B1 (ko) 팽윤 밴드를 이용한 고분자 팽윤 현상을 평가하는 방법 및 이를 이용한 시스템
Frydel et al. Two-component Gaussian core model: Strong-coupling limit, Bjerrum pairs, and gas-liquid phase transition
Sadowski Modeling of polymer phase equilibria using equations of state
Garzó et al. Non-equilibrium phase transition in a sheared granular mixture
Yang et al. Thermodynamic analysis of phase equilibrium and surface tension of ternary polymer solutions
Cao et al. Predicting the effect of dissolved carbon dioxide on the glass transition temperature of poly (acrylic acid)
JP2016536688A (ja) 溶媒グループ指数を用いた溶液工程用溶媒選択方法およびこれを用いたシステム
Ito et al. Effect of dispersion on the relaxation-retardation time scale ratio
KR101566999B1 (ko) 혼합물의 물리화학적 특성을 대표하는 구성물질 선택 방법 및 이를 이용한 시스템
Miyata et al. A study on the extension of correlation functions obtained from molecular dynamics simulations by the Ornstein–Zernike theory for modeled molten salts
Ibrahim et al. Effects of outliers and multicollinearity on some estimators of linear regression model
Choi et al. Dynamic heterogeneity in crossover spin facilitated model of supercooled liquid and fractional Stokes-Einstein relation
KR101586693B1 (ko) 크로마토그래피 분석 결과를 이용한 혼합물의 친화도 평가 방법 및 이를 이용한 시스템
KR102370210B1 (ko) 나노입자의 극성 및 분산성 평가 장치 및 방법
Scarle et al. Monte Carlo simulation of Li+ motion in polyethylene based on polarization energy calculations and informed by data compression analysis

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20190625

Year of fee payment: 4