溶融状態のランダムおよびブロックポリプロピレンにおけるエチレン含有量の予測近赤外分光法と化学測量によるポリプロピレンをブロック：新しいキャリブレーション転送方法と勾配/バイアス補正法との比較

このペーパーでは、近赤外（NIR）分光法と化学測量により、溶融状態のランダムポリプロピレン（RPP）およびブロックポリプロピレン（BPP）におけるエチレン含有量（C2含有量）の予測を報告します。溶融状態におけるRPPおよびBPPのNIRスペクトルは、フーリエ変換近赤外（FT-NIR）オンライン監視システムによって測定されました。RPPとBPPのNIRスペクトルを比較しました。各RPPまたはBPPスペクトルセットを使用して開発されたエチレン（C2）含有量を予測する部分最小二乗（PLS）回帰キャリブレーションモデルは、良好な結果をもたらしました（SECV（相互検証の標準誤差）：RPP、0.16％; BPP、0.31％;相関係数：0.998、0.996）。また、RPPとBPPスペクトルセットの両方を使用して、共通のPLSキャリブレーションモデルを構築しました。結果は、共通のキャリブレーションモデルがRPPまたはBPPスペクトルに基づくモデルよりもSECV値が大きく、C2コンテンツの予測には実用的ではないことを示しました。さらに、BPPスペクトルセットを使用して開発されたキャリブレーションモデルがRPPサンプルセットのC2内容を予測できるかどうかを調査しました。これが可能であれば、かなりの量の作業とコストを節約できます。結果は、RPPサンプルセットのBPPモデルの使用が困難であり、その逆も同様であることを示しました。これは、RPPスペクトルとBPPスペクトルの間にモル吸収係数にいくつかの違いがあるためです。この問題を解決するために、1つのサンプルスペクトル（BPP）セットから他のスペクトル（RPP）セットへの転送方法が研究されました。RPPスペクトルとBPPスペクトルの間の差スペクトルを使用して、BPPキャリブレーションセットからRPPキャリブレーションセットに転送しました。転送されたキャリブレーションセットとモデルによるRPPサンプルの予測結果（SEP（予測の標準誤差）、0.23％、相関係数、0.994）は、BPPキャリブレーションセットからRPPキャリブレーションセットに転送できることを示しました。また、RPPキャリブレーションセット（C2コンテンツの範囲：0-4.3％）からBPPキャリブレーションセットへの転送も研究しました。RPPスペクトルから転送されたBPPスペクトルに基づいたキャリブレーションモデルを使用したBPPのC2含有量の予測結果（C2含有量：0-7.7％）は、転送方法がC2の補間にのみ有効であることを示しました。C2コンテンツによるピーク強度の非線形変化によるコンテンツの範囲。

This paper reports the prediction of the ethylene content (C2 content) in random polypropylene (RPP) and block polypropylene (BPP) in the melt state by near-infrared (NIR) spectroscopy and chemometrics. NIR spectra of RPP and BPP in the melt states were measured by a Fourier transform near-infrared (FT-NIR) on-line monitoring system. The NIR spectra of RPP and BPP were compared. Partial least-squares (PLS) regression calibration models predicting the ethylene (C2) content that were developed by using each RPP or BPP spectra set separately yielded good results (SECV (standard error of cross validation): RPP, 0.16%; BPP, 0.31%; correlation coefficient: RPP, 0.998; BPP, 0.996). We also built a common PLS calibration model by using both the RPP and the BPP spectra set. The results showed that the common calibration model has larger SECV values than the models based on the RPP or the BPP spectra sets individually and is not practical for the prediction of the C2 content. We further investigated whether a calibration model developed by using the BPP spectra set can predict the C2 contents in the RPP sample set. If this is possible, it can save a significant amount of work and cost. The results showed that the use of the BPP model for the RPP sample set is difficult, and vice versa, because there are some differences in the molar absorption coefficients between the RPP and BPP spectra. To solve this problem, a transfer method from one sample spectra (BPP) set to the other spectra (RPP) set was studied. A difference spectrum between an RPP spectrum and a BPP spectrum was used to transfer from the BPP calibration set to the RPP calibration set. The prediction result (SEP (standard error of prediction), 0.23%, correlation coefficient, 0.994) of RPP samples by the transferred calibration set and model showed that it is possible to transfer from the BPP calibration set to the RPP calibration set. We also studied the transfer from the RPP calibration set (the range of C2 content: 0-4.3%) to the BPP calibration set. The prediction result of C2 content (the range of C2 contents: 0-7.7%) in BPP by use of the calibration model based on the transferred BPP spectra from the RPP spectra showed that the transfer method is only effective for the interpolation of the C2 content range by the nonlinear change in the peak intensities with the C2 content.