2022.11/30 データサイエンスとトランスサイエンス（９）

１５年以上前に単身赴任して半年で仕上げたトランスサイエンスの問題は、先日の電気粘性流体に類似の界面現象である。

月曜日の問題は絶縁オイルの高分子とゴムからブリードアウトした低分子との界面の問題だったが、中間転写ベルトの問題は、異なる高分子で形成される界面の問題だった。

前任者は、高分子技術では国内トップ企業と共同開発を進め、PPS/６ナイロン/カーボンの配合で、中間転写ベルトに要求される靭性と電気抵抗を両立できる技術開発に成功した（ことになっていた。）

しかし、半導体無端ベルトの押出成形の歩留まりが１０％以下では、赤字になることが必至であり、このまま生産に突入したら赤字となり責任を取らされる恐怖があった。

それで当方に配合処方も外部からコンパウンドを購入するサプライチェーンもそのままで、歩留まりを１００％にしてくれと言ってきた。さらに当時窓際だった小生に立場を代わってほしい、とも。

植木等に似た調子のよいこの人物の依頼内容はトランスサイエンスそのものである。６年間彼が開発してきた押出成形技術について、押出成形条件だけを検討して歩留まりを１００％にしろというのである。

６年間の研究開発データをデータサイエンスの視点で見直し、パーコレーションの問題についてまったく考えられていないことを見つけた。

そこで、PPSをマトリックスにして６ナイロンのドメインとカーボン粒子についてパーコレーションの視点でシミュレーションを行った。

このようなシミュレーションは２種類の粒子についてパーコレーションを考えることになる。先月のセミナーでPythonで作成したシミュレーションプログラムを公開しているが、これであらゆる条件のパーコレションデータをグラフ化し、パコレーションが安定となる条件を探している（明日へ続く）。

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