2022.12/30 高分子の難燃性(13)

ホウ酸エステルとリン酸エステルとの組み合わせ効果を多変量解析で評価するときに問題となったのは、リン酸エステルに含まれる塩素原子である。

リン酸エステル系難燃剤の多くはオキシ塩化リンあるいは三塩化リンを出発物質として使用するので、分子内に塩素基が残っている難燃剤が多い。ゆえに、難燃剤を変量しても、リンと塩素の相関係数が1となり、それぞれを一次独立な変数として扱えない。

そこで解析対象となるデータとして塩素含有率の異なる様々なリン酸エステルとの組み合わせデータを用いなければならず、それによりリンと塩素との相関係数を0.7未満とする必要があった。

当時大八化学が様々なリン酸エステル系難燃剤を試作し、ゴム会社に無償で評価サンプルとして提供していた。これらの無償サンプルを使用し、40以上のデータを収集してリンと塩素との相関係数を0.7未満とすることができた。

回帰分析を行っても標準偏回帰係数の総和が1近くになった。期待はしていたのだが驚くべきことにホウ酸エステルとリン酸エステルとの併用効果が回帰分析で統計的結果として得られたのだ。

現在この時のデータを教師データと評価データに分け、ディープラーニングの手法による回帰分析を実験している。AIを使用した場合には、プログラムにより扱い方が変わる。来年にはこの成果を発表したい。

ポリウレタン発泡体以外にフェノール樹脂発泡体について、建築研究所と準不燃規格制定のためのサンプル作成を行ったときのデータがある。このデータでは、残渣分析により添加された難燃剤の群が層別された。

４０年以上前にデータサイエンスの可能性について検討していたが、研究所内では非科学的と馬鹿にされている。今は、マテリアルズインフォマティクスとしてアカデミアで堂々とその非科学的方法が研究されている。

科学と非科学の境界は時代とともに変化する、とはイムレラカトシュの言葉だが、DXにより科学の視点が変化したと感じている。マイコンが登場しMZ80Kを使い倒してみて、その可能性を感じた。

BASIC以外にアセンブラーからＦＯＲTHまでこのマシンで動いた。それぞれのプログラミング言語には特徴があり、言語を扱う時に思考の一部はプログラミング言語に支配されることになる。

今主流となったオブジェクト指向言語の概念をぱくっったようなTRIZあるいはUSITが登場しているが、プログラミング言語は、問題解決方法に影響を及ぼす。

Pythonを扱えることは、現在の技術者の常識となったが、この言語はオブジェクト指向を実装しながらもスクリプト言語として手続き型言語のように扱える。

すなわちオブジェクト指向の鋳型に思考を揃えなくてもプログラミング可能な柔軟性を揃えている。構造型思考も可能である。

話がそれたが、高分子の難燃化研究を行いながら、データサイエンスの応用研究も行っている。フェノール樹脂の防火性向上では、液状難燃剤から固体難燃剤など形状効果をこの手法であぶりだすことに成功している。

すなわち、高分子の難燃化という科学的に扱いにくい分野においてデータサイエンス的アプローチによりデータマイニングを行うのは新たなアイデアをひねり出すのに有効である。

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