配合設計でパーコレーション転移を安定化させることができるのか。答えは「できる」である。酸化スズゾルを用いた感材の帯電防止と、複写機用中間転写ベルトでその実績がある。
前者は最適なバインダーの選択であり、後者はWパーコレーション転移である。後者のWパーコレ-ションはシミュレーションを用いて、実現可能性を見出している。
酸化スズゾルを用いた帯電防止層では、シミュレーションで求められたパーコレーションカーブを頼りにバインダーの選択を行っている。
この時用いたシミュレーションは、スタウファーの教科書に書かれた難しい数式で行っていない。直感で理解しやすい立方体充填モデルでシミュレーション実験を行っている。詳細は、今月と来月予定しているPythonのセミナーで解説予定。
弊社のPythonセミナーは、ソフトウェアー会社が開催しているような単なるコンピューター言語の解説ではない。実務で実績のある事例をもとにコードを公開し、プログラミングの勉強ができるように工夫している。
また、今回は一般のプログラミングの教科書であまり扱われていない乱数のアルゴリズムについても解説予定でいるので、材料系以外の方にも参考になります。
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電子機器の外装材に使用されるポリカーボネートは空気中で自己消火性を示すが、ポストコンシューマー材のリサイクルPCは可燃性となる。LOI値で１９から２０程度である。
原因をIRで調べると透明アクリル樹脂不純物が検出されたりする。ただ１０％未満であり、難燃性低下をうまく説明できない。
この難燃性低下をうまく説明できないが、ＢＤＰなどの難燃剤を添加すればＬＯＩは２１以上となるのでリサイクルＰＣ系ポリマーアロイのクローズドリサイクルは容易と言われたりする。
ところが現実は簡単な話にならない。ＵＬ９４－Ｖ２レベルであれば、リサイクル材に難燃剤を追加せずに材料設計する方法もあるが、UL94-5Vbレベルになると難燃性樹脂として再度設計しなおさなければいけない。
２０００年ごろに、リサイクルしても難燃性が低下しない樹脂、という特許を見た記憶があるが、この技術発明はクローズドリサイクルが前提となるだろう。
他社製品のPC系樹脂が混入してくる場合には、UL94-5Vbレベルであれば再度設計しなおす必要がある。このような事情から、リサイクル分野では、高度な難燃性が保持される樹脂というのは特許発明になる可能性が今でもある。
例えば、それを想定した技術をすでに弊社は発明として公開している。審査請求をしなかったのは共同出願企業が再生樹脂事業者の戦略的判断からである。すなわち混練技術が重要な要素を占めているためである。
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高分子材料にフィラーを分散したり、海島構造に相分離する系ではパーコレーション転移が観察される。パーコレーションは、コロナウィルスでも話題になったクラスターが生成する現象である。
絶縁性高分子に真球の導電性粒子を混合してゆくと、体積分率（全体を１）で0.2を過ぎたところから電気抵抗が大きくばらつく現象が観察される。0.25を過ぎると抵抗は4桁以上ばらつくケースもある。
これが0.5を過ぎたあたりから安定な無限クラスターが生成するので導電性も安定化するのだが、0.2-0.5のあたりで急激に電気が湧き出てきたような導電性の変化が生じる。
これがパーコレーション転移である。このパーコレーション転移は、導電性の現象だけでなく力学物性にも観察されるが、導電性の現象に比較して変化が小さいのであまり問題とされていない。
線膨張率や弾性率で観察されるパーコレーション転移については、パーコレーションすなわち浸透理論で議論されず、1990年ごろまで混合則で議論されてきた。
パーコレーションでこのような変化が材料分野で議論されるようになったのはこの30年間のことである。数学的な扱いになると山火事をモデルにして1950年代に議論されて、数学の世界ではｎ次元の現象まで考察されている。また、その成果はこの2年間ウィルス感染者の予測などでも活かされている。
しかし、パーコレーションと言う現象の数学的理解は材料屋にとって障壁が高い。またその障壁を超えてみても、直接配合設計に活かせないから困る。このような悩みをゴム会社の新入社員時代にしている。
この欄で「花王のパソコン革命」という書籍が出版された時代の笑い話（注）として書いたが、今でいうところのパワハラ上司から業務に用いるマイコンを自分で買うように言われ、年収の手取りで半分近いお金をだしてシステムを揃えた。
それだけお金を出したので必死になってコンピュータでできる仕事を独身寮で模索しながら検討していた。その中の一つのテーマがパーコレーションの簡単なコンピューター実験だった。
（注）今世間でパワハラやセクハラなど様々なハラスメントや性差別の問題が取り上げられ、それらの排除が芸能人まで求められている。かつての職場ではこれらが日常的であり、またそれが家庭的環境と誤解されていた時代があった。当方がゴム会社に入社しその惨状に驚いただけでなく、悩み、その結果転職している。当時上司は絶対的存在であり、ある日、業務中に上司の気分が悪くなったという理由で、上司の車を代行運転し、自宅まで送り届けた出来事があった。当方は着替える余裕もなかったので作業着のスタイルであったが、タクシーを呼んでもらえずバスで会社に戻って仕事をするように命じられている。交通費の請求を先輩社員に相談しているが、会社に請求できないからバスを使うように上司が命じたことを理解できないのかと諭された。同期の友人に話したところ、この程度で憤りを感じるのは甘く、上司の引越しの手伝いでの一コマの話を聞いたが、ここで書いたならば信じてもらえないだけでなく逆にこの欄の信頼性を疑われるようなあまりの出来事であった。そんな時代であっても皆我慢して仕事に励んでいた。香川氏の問題が連日報じられている。皆が道徳的に他を尊重し誠実真摯に生きることが求められている時代なのかもしれない。良い時代である。当方がパソコンを購入しなければいけなくなったいきさつを「花王のパソコン革命」という本の出版で引き起こされた出来事として書いているが、問題として労働組合にでも相談すべきだったかもしれない。しかし身銭を切ったおかげで短期に成果を出すことができ、会社の予算でソード社のパソコンを導入することができた。当時としては珍しく２CPU構成で、漢字出力もできた。プリンターなど周辺機器も揃えて２００万円前後と高価だった。しかし、当方のパソコンでは多変量解析やパーコレーションのシミュレーションができたが、このパソコンは薬品管理専用ということで基本OSとBASICだけであり、PIPSも走らなかった。
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技術では現象から機能を取り出す作業が重要となる。その機能がどのようなものであるのか、技術者はあらかじめ決めておく必要がある。これは田口玄一氏の言葉で表現すると「基本機能の選択は技術者の責任」となる。
技術者がその責任から機能を決めるときに、シミュレーションは役立つ。ただし、どのように現象をモデル化するのか、そして設計されたモデルでどのような実験を行うのかという問題が出てくる。
科学では、このような難しい問題は無い。仮説を設定し、仮説を確認するための実験をただ行えばよいだけだ。だから科学の実験の方が技術で行う実験よりも簡単である。
さらに、実験結果になると科学ではどのような結果が出ようと、貨幣の裏表実験のように判断される。すなわち仮説が真であったか偽であったかどうかである。
これが技術の実験になると最初に制御因子を設計するところから入り、それを統計的に評価しなければならなくなる。そのために誤差因子まで実験に盛り込まなければいけない。
これを誰でもできるようにしたのがタグチメソッドである。タグチメソッドのSN比計算をエクセルで行っている人はPythonでプログラミングするとよい。一度プログラミングしておけばエクセルよりも楽である。
技術では実験をシミュレーションで代用できる時代となった。コンピューターで機能の動作確認ができる人工知能を活用する時代となった。Pythonにはそのようなプログラムを作成するためのモジュールが多数用意されている。Pythonによる株価のシミュレーションは数年前から一般化している
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今の若い技術者はうらやましい。無料でPythonのシステムが手に入る。また、会社の業務に必要な機械を自分で買え、などと上司が命じたならばパワハラと訴えることもできる。
エクセルが技術者の電卓代わりになったが、これからはPythonを扱えることが技術者の常識になるかもしれない。BASICよりも容易でエクセルよりも便利だ。
ただ小規模のデータベースを作るだけならエクセルは便利かもしれないが、それもPythonでやってしまおう。Pythonではモジュールを使えば機械学習も可能となるので、データベースはPythonで作っておくと便利だろう。
何か簡単な計算をしたいときでもPythonを立ち上げておけば対話形式ですぐに計算結果が出る。わざわざエクセルを立ち上げる必要は無い。
機器分析データがデジタルで手に入るならば、Pythonで容易に細かい解析が可能だ。エクセルでデータを読み取ってグラフ化していたようなこともPythonのグラフ化モジュールを使えば容易で、同じようなグラフならばエクセルでグラフ化するよりも効率が良い。
40年前は、エクセルではなくPIPSやCALCの時代だったが、ライブラリーの豊富なLATTICE-Cはそれら簡易ソフトよりも使いやすかった。表計算の面倒くさいところは、カラムに計算式を埋め込んでいて、何を埋め込んだのか忘れることだ。
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以前この欄で上司に命じられ、車一台分のMZ80K-FDOSシステムを独身寮の1室で立ち上げた話を書いた。新入社員の年収が200万円前後の時代に年収の半分近い費用を会社の仕事のために投じたのである。
漢字も打ち出せないような８ｂｉｔのコンピューターで何ができるか、と研究所の先輩から言われたが無機材質研究所へ留学するまでの4年間夜の友となった。
おかげで友人と酒を飲む機会は無くなったが、プログラミングの勉強は世間の化学系の技術者の中では上位と胸を張れるぐらいできた。
BASICは当たり前だがアセンブラーからPASCAL、FORTHまでMZ80Kで勉強している。プリンターだけでなく、デジタイザーやプロッターもパラレルインターフェースを購入し自力でMZ80Kにつないでいる。
ゆえに制御の勉強もできた。その後GP-IBでPC9801に計測機器をつないだ実験を留学から帰ってきて行うようになったが、N88BASICではなくLATTICE-Cを使って制御プログラムを作成している。
Cのほうが楽だったのだ。自前でプログラム開発する意味は、専用機を作ることができ、汎用のソフトウェアーよりも効率が高い。今ならPythonだろう。C#との組み合わせ動作も問題なくできるのでPythonで組みにくい部分はC#でソフトウェアーを開発すればよい。
技術者がコンピューターを自由自在に扱える時代はWindowsの登場でその意味が変化した。OSに支配された環境では、ハード部分はすべて規格化されるので、ソフトウェアーを自由自在に扱えることが要求される。
Pythonは30年前に設計されたが、30年間にいろいろ拡張され、今バージョンは3.10となっている。バージョン3.4からほぼオブジェクト指向の仕様はすべて実装された。
他のコンピューター言語よりもモジュールと呼ばれる豊富なライブラリーを無料で使用できるのが強みだ。今、技術者がPythonをスキルの一つとして実装するのは常識となった。Basicよりも簡単なスクリプト言語である。
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技術者が実験を行う時に科学的な手続きが大前提となる。ところが、現象から新しい機能を取り出したい時には、必ずしも科学的である必要はないし、これまでのノーベル賞受賞者の中にも非科学的実験で受賞された方もいる。
コンピューターの活用に際して科学的にこだわっていると、その利用が逆に業務効率を阻害してしまう。コンピューターを使う以上は業務の効率化を同時に成果としてほしい。
例えば数日の実験で結果が分かる問題について、一年かけてシミュレーションプログラムを作成するのは、どのように考えても首の運動になる。同じような問題が日常起きており、ソフトウェアーにより今後効率化の価値が生み出されるならばシミュレーション開発は無駄ではない。
パーコレーションのシミュレーションソフトウェアーは、独身寮における余暇として生み出された。当初は８ビットコンピューターだったので、面白くは無かったが、１６ビットコンピュータの時代になり、余暇の領域を超える面白さが出てきた。
もっともこの時悩んでいたのはコンピューターと乱数の問題であり、パーコレーションについては棚上げしていた。コンピューターで発生できる乱数には再現性があるという理由で疑似乱数と呼ばれているが、これをどのように理解したらよいかという問題である。
コンピューターで遊んでいる人たちが共通して抱えていた悩みに乱数のアルゴリズムがあったことは、数多くの提案があることから理解できた。
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技術開発の担当者でデータサイエンスに疎い技術者は、この情報化時代に時代に合った迅速な仕事ができない。
現象を把握するために実験を行いデータを収集する。科学ならば実験は仮説を立案してから、その仮説の真偽を問う実験が計画される。ところが技術開発では何となくまず実験をやってみよう的な実験が許されている。
これを悪い方法として決めつけてすべて実験は仮説を立ててからやれ、と言われたリーダーが科学の時代ゆえに多かったが、これも極端である。
技術開発では新たな機能発見、すなわち現象から機能を取り出すことが求められているので何となく思い着き実験を行うことは悪いことではない。
ただし、そこから有益な結果の得られる効率は、科学に基づく実験に比較して悪い。科学ならば仮説に基づく実験となり、必ず真偽の結果が得られるので無駄な作業にならない。ただし、否定証明という別の問題が発生するが、本日はその点について述べない。
効率の悪い機能を探索する実験をいつも行っているようでは技術者としての成長が無い。ここはデータサイエンスを導入して、何となく思いついた実験でも効率よく成果に結びつけられるようにしたい。
どのように行ったらよいかは、セミナー会社で事例を基にしたセミナーが開催されているので問い合わせていただきたい。また、今週末には、一例としてパーコレーション転移の実験をコンピューターで行った事例の紹介をする。
土曜日は３時間の無料セミナーとしているので、関心のあるかたは申し込んでいただきたい。無料セミナーを受講されてから有料セミナーを検討される方も歓迎します。
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情報化時代でも正しく評価できなければ、伝承されない技術があるという話。
PPSという材料は、ようやく普及期に入ったエンプラである。国内ではそれでもコモディティー化していない。リニアタイプPPSは2000円前後の価格で推移している。
これは寡占状態のためであるが、今中国では安価なPPSが流通している。架橋型では1000円前後のPPSも存在し、リニア型でも安い品種は1500円以下である。
中国製PPSが日本製よりも品質が低いのかと言うとそうではない。コンパウンド状態で比較すると、中国製のPPSコンパウンドが日本製よりも品質が高かったりする。
PPSの合成はそれほど難しい技術ではないので中国でも簡単に量産技術が確立されたのだが、コンパウンド技術になると合成技術よりも難易度が高く、コンパウンドメーカーによりレベル差が生じる。
PPSのコンパウンディングの難しさについては、この欄で紹介している15年以上前の当方の体験談で理解していただけると思う。すなわち半導体無端ベルトの押出成形用コンパウンド開発の話である。
押出成形で歩留まりを10％以上に上げられないので6年間国内一流コンパウンドメーカーと共同開発してきた前任者が当方に、リーダーの席を交代してくれと言ってきた話である。
さて、15年前一流コンパウンドメーカーの技術者に押出成形ではコンパウンドの出来不出来の影響が大きいから、当方の提案のように改良してくれ、と頼んだら難色を示された。
それで、仕方なく当方は中古混練機を買い集め頭に描いた技術でコンパウンディングを行い、成形歩留まり100％を実現できるコンパウンドを3か月で開発している。
それゆえ十分に製品化まで間に合ったのだが、この時の当方の技術について国内では知られていない。その結果、国内のPPSコンパウンド技術は、ほとんど進歩していない。
ちなみに、この時は瞬間芸的に技術が開発されたのであり、研究時間も無かった。それゆえ退職までブラックボックスどこらか、その中身も空っぽだった。ある意味、モノだけできたのだがどうしてできたのかわからない状態で退職している（注）
ところが退職前に某大学の副学長から学会賞の推薦を受けたので、あわてて当方の仮説も含めプレゼンテーションしたら、その審査会で非科学技術を理由に落とされた。
たまたま、部下に中国人がいて、国内で評価されないならば、中国ナノポリスで研究を続けたらと当方に提案してくれた。それでコロナ禍直前までナノポリスで新しい混練技術の研究ができた。
ただし、研究の成果は当方の頭の中にあるのだが、技術だけが中国で独り歩きしている。もし日本製のＰＰＳコンパウンドで不満点があれば弊社にご相談ください。
カオス混合や剪断混練は、それを実現するためにノウハウを学ぶ必要がある。しかし、技術として真似るのは簡単であるが、それを科学で理解しようとすると実現できない技術である。例えば安直に剪断混練をしようとするとトルクオーバーが起きる。
（注）当方はゴム会社で混練技術をマスターしていたのでノウハウを熟知していた。すなわち40年以上前にゴム会社で防振ゴムの開発を担当した時に指導社員がカオス混合技術を教えてくれた。京都大学大学院を出られた一流レオロジストで大変頭の良い方だったが、ゴム会社で出世が遅れていた。そしてカオス混合技術について連続式混練機で実用化できれば、ゴムの混練を合理化できるかもしれない、それが当方の宿題だと言われた。写真会社で退職直前に宿題を完成できたのだが、この指導社員の教えを基にゴムタイムズ社から混練に関する書籍を出版している。
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以前本欄で告知していたシミュレーションを用いた問題解決の無料セミナーを９月３日（土）１３時３０分から開催します。このセミナーは３時間の予定ですが、４日以降予定している有料セミナーのPR版としての位置づけであり、有料セミナーの一部と内容が重複します。
アカデミアではシミュレーションのための研究もおこなわれたりしていますが、無料セミナーではパーコレーションという現象について、実験で機能を確認しにくい場合に、コンピューターでシミュレーションを行い、開発効率を上げた事例を公開します。
笑い話として、実験室で実際に実験を行えば1カ月で結論を出せるような現象について、その現象のシミュレーションプログラムを開発するのに2年かかりました、というのがある。
あるいは、シミュレーションプログラムの操作方法を習得するのに２カ月かかっても笑える話である。今回の無料セミナーではパーコレーションのモデル化も含めてシミュレーション実験が完結するまで１カ月も費やしていない。
また、Wパーコレーションの事例では、MS-DOS時代に開発されたシミュレーションプログラムを使っているので２日ほどでWパーコレーション制御のシミュレーション結果を導いている。
技術開発で行うシミュレーションでは、実際の実験時間とバランスの取れた作業時間でなければ意味がない。またそのためにどのようなプログラミングの工夫をしたのかについて説明する。
有料セミナーでは、Pythonで書き直したソースプログラムをテキスト購入者に配布します。ゆえに、そのプログラムを読むだけでも、開発環境が整っておればスクリプト言語であるPythonを使うことができる工夫をしています。
Pythonはスクリプト言語であり、BASICよりも使いやすいし、技能習得も容易である。プログラミング環境を整えるのが少し大変だが、情報が公開されているので技術者ならば環境構築は容易である。
エクセルを使いこなせる人は、Pythonとエクセルが手放せなくなると思う。エクセルでビジュアルBASICを使っていた人はPytonのライブラリーが豊富に無料公開されていることに驚くかもしれない。
技術者ならばPython を使いこなせることが常識の時代になった。弊社への問い合わせもあったので今回のセミナーを企画しております。今話題のAI,機械学習もPythonにはライブラリーが無料公開されているのでプログラミング可能になります。
GAFAでも使われている言語です。そして５０年近いプログラミング経験のあるプログラミング講師によるセミナーとしても関心を持っていただきたい。大学に情報工学科など無かった時代からプログラミングを独学してきた。
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