技術論文

近赤外分光測定とニューラルネットワーク解析を組み合わせたポリエチレン密度の予測

佐伯 和光a*, 田辺 和俊b, 松本 高利c, 上坂 博亨d, 天野 敏男e, 船津 公人f

a富山県工業技術センター, 〒933-0981 富山県高岡市二上町150
b千葉工業大学経営情報科学科, 〒275-0016 千葉県習志野市津田沼2-17-1
c東北大学多元物質科学研究所, 〒980-8577 宮城県仙台市青葉区片平 2-1-1
d富山国際大学, 〒930-1292 富山県上新川郡大山町東黒牧65-1
eオプト技研株式会社, 〒103-0023 東京都中央区日本橋本町3-1-6
f豊橋技術科学大学知識情報工学系, 〒441-8580 愛知県豊橋市天伯町雲雀ヶ丘1-1

(Received: September 10, 2002; Accepted for publication: November 15, 2002; Published on Web: January 31, 2003)

  プラスチック廃棄物のリサイクル技術向上のために,近赤外分光測定とニューラルネットワーク解析を組み合わせて,ポリエチレンの密度を迅速に識別する手法を検討した. 市販のポリエチレンのペレットもしくは粉末23種類(密度範囲:0.898-0.962 g cm-3)について,波長1.1〜2.2 mm領域の近赤外反射スペクトルを測定した後,二次微分処理を行い,3層構造のニューラルネットワークでバックプロパゲーション法にて学習を行い,leave-one-out法による予測テストを行った.その結果,少数の学習データを用いたにもかかわらず,ポリエチレンの密度は平均誤差0.00026 g cm-3以内で予測可能であることを確認した.比較として主成分回帰分析及びPLS回帰分析を行ったところ,その平均予測誤差はそれぞれ,0.0043 および 0.0031 g cm-3であった.近赤外分光測定とニューラルネットワーク解析を組み合わせるとポリエチレンの密度が正確に予測可能であることが分かった.

キーワード: ニューラルネットワーク, 近赤外分光, プラスチック, ポリエチレン, 密度, メルトフローレート


Abstract in English

Text in English

PDF file(124kB)


Return