<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />作者
フランス原子力委員会研究開発科学者ダミアン・ペレ博士
Jean Luc Dussossoy、フランス原子力委員会研究開発科学者
コンテキスト
高レベル放射性廃棄物のガラス化のためのガラス配合物は長年にわたって研究中である。ガラス材料は、1960年代初頭にカナダ、フランス、アメリカ、ドイツ、ロシアなどの多くの国々によって高レベルの核廃棄物処理用に選ばれました。ガラスは溶解しにくく、化学的に安定しているため、放射性核種はガラスマトリックスに長期間閉じ込められます。工業プロセスの間に、液体廃棄物はか焼されそして炉内で粉砕ガラス（フリット）と混合される。その後、溶融ガラスはステンレス製のキャニスターに注がれ、そこで安定した形に固化します。
核ガラスはその配合の複雑さに加えて、工業用ガラス化プロセスに特有の要件を満たす必要もあります。その結果、配合データ、物理的および化学的特性、ガラス化プロセスに関連するデータなど、大量のデータを継続的に処理する必要があります。
口頭発表の内容
2010年に、JMPソフトウェアはフランスの原子力委員会で核ガラス配合物を開発する研究開発チームによって実行されました。2011年にデンバーで開催されたDiscovery Summit Conferenceで、JMP統計分析プラットフォームを使用してガラス組成ドメインを高度な複雑さと比較する方法を説明しました。問題となっているガラス組成の複雑さを考慮すると、実験計画法（DOE）アプローチを使用する必要があります。2011年、JMP 9統計分析プラットフォームが当時の当社の仕様のすべてを正確に満たしていなかった理由を説明しました。ただし、それ以来、JMP開発者によって多くの改善が行われ、JMP 11では、高度に制約された実験領域を調査するために、混合DOEを生成および分析するための強力な方法が提供されます。プレゼンテーション中に、混合設計の基本をいくつか紹介し、線形制約のある7成分混合の例を使用して、JMP Pro 11 Mixture DOEプラットフォームの使用方法を示します。他の商用ソフトウェアパッケージを使用して約10年間使用してきた以前の「距離ベースの設計」アプローチを、JMPで生成された最適設計と比較します。例えば、Ｄ効率および予測の平均分散などの様々な最適性基準が考慮される。
JMP開発者も、Fit ModelとStepwiseプラットフォームを改善するための努力を払っています。これにより、さらに正確なプロパティからコンポジションへの予測モデルを構築することができます。プレゼンテーション中に、JMPがJMP DOEプラットフォームから得られた結果、および外部データセットから得られた結果を分析する方法を示します。粘度組成モデルの例を示し、Prediction Profilerツールがこのアプリケーションに非常に有用である理由を説明します。最後に、JMP多変量プラットフォーム（PCAとクラスタリング）が、核ガラス組成の分野で何十年もの間生成してきたビッグデータセットの分析にどのように関連しているかを説明します。
書誌
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- RD Snee、多成分拘束をもつ混合システムの実験計画統計におけるコミュニケーション - 理論と方法 、Ａ８（４）、３０３−３２６，１９７９
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- GF Piepel、拘束混合実験における重心の計算テクノメトリックス 、２５（３）、２７９−２８３，１９８３
- GF Piepel、線形に拘束された実験領域の極値の頂点と重心を生成するためのプログラム、品質技術ジャーナル 、２０（２）、１２５−１３９，１９８８
- PR Hrmaら、Hanford HLWガラス用のデータベースおよび中間ガラス特性モデル、 Battelleが運営するPacific Northwest Laboratory 、PNNL-13573、2001
- JAコーネル、混合物を用いた実験 - 設計、モデル、および混合物データの分析 、第３版、ワイリー、エド。2002年ニューヨーク
- GF Piepel、SK Cooley、B。Jones、新しい混合座標交換アルゴリズムを使用した21成分層状混合実験の設計品質工学 、１７，５７９−５９４，２００５
