ポリマーのサプライチェーン全体におけるデジタルケミストリーの役割
分子モデリングおよびシミュレーションツールは、材料開発においてその有効性が実証されており、原材料サプライヤーから最終製品メーカーに至るまで、ポリマー業界全体でその利用が拡大しています。また、計算ワークフローは、リサイクル性を向上させたポリマーの開発に向けた新たな道を開いています。 物理ベースのシミュレーションは、ポリマーの構造、形態、物性、および化学反応性について信頼性の高い予測を提供します。機械学習、ディープラーニング、およびエンタープライズ・インフォマティクス・プラットフォームにおける最近の進歩により、新規材料やソリューションの発見における速度、精度、および自動化が加速しています。業界全体で、コンピュータ主導の分子設計へのパラダイムシフトが進んでいます。
デジタル化学が推進するポリマー・サプライチェーンのビジョン：
原材料サプライヤー：原子レベルシミュレーションを活用して、下流製品の特性をより深く理解し、予測を行うとともに、コンパウンダーに対して最適化された原材料を提供する。
ポリマーコンパウンダー：原子レベルシミュレーションを用いて配合の化学的メカニズムを解明し、物性を予測する。原材料サプライヤーに対して詳細な要件を提示し、最終製品メーカーに最適化された製品を提供する。
最終製品メーカー：原子レベルシミュレーションを活用して最終製品の性能を予測し、故障の原因を迅速に同定 するとともに、コンパウンダーに対して具体的な配合要件を提示する。
ソリューションの概要
Schrödingerの材料科学プラットフォームは、独自のモデル構築ツール、GPUの演算能力によって高速化された効率的なシミュレーションエンジン、熱物理的および機械的応答の自動化されたワークフロー、そして高精度な解析ツールを備え、ポリマーのサプライチェーン全体にわたる研究およびビジネス向けに、ニーズに合わせたソリューションを提供しています。
- 以下の分野を対象とした広範な分子シミュレーションおよび物性予測ツール：熱的性質、機械的および誘電的性質、反応性および反応速度論、ポリマー製造における凝集、溶媒感受性、ガス・イオン・添加剤の拡散係数、Phase による形態解析およびSAXS散乱、半結晶性形態
- あらゆる種類のポリマーに適用可能：熱可塑性ホモポリマーおよびコポリマー、架橋ポリマー、エラストマー、およびデンドリマー
- 専門家でも初心者でも使いやすい、直感的なユーザーインターフェースと自動化されたワークフロー
- 専門的な科学・技術サポートと豊富な学習リソース
ポリマーサプライチェーン全体におけるデジタルケミストリーの価値（例：運輸業界）
1. 原材料サプライヤー
石油化学・化学原料、添加剤、および各種モノマーや樹脂のサプライヤー
代替原料から新しい化学物質を設計し、下流製品の特性をシミュレーションすることで新たな用途を発見する
- エポキシ・アミン系やシアネートエステル系などの複合材料マトリックス樹脂におけるポリマー架橋剤の性能を予測する
- 熱可塑性スチレン・ブタジエンと架橋剤との相互作用をシミュレーションする
原材料生産における触媒選定の意思決定を迅速化する
- エポキシアミン、ウレタン、およびその他の反応の触媒作用メカニズム、選択性、反応性をシミュレーションし、理解する
環境的により持続可能な、より環境に優しい代替原料を開発する
- 対象とする化学組成について、劣化が弾性率に及ぼす影響をシミュレーションする
2. ポリマーコンパウンダー
ポリマーと添加剤を混合および／またはブレンドして、加工可能な製品としてポリマー配合物を調製するサプライヤー
配合や最終製品における代替原材料の性能を予測する
- 新規ポリマーのガラス転移、熱安定性、熱膨張を予測する
- ポリマー中の添加剤の拡散を定量化する • ポリマー配合物の水輸送および形態安定性を理解する
配合特性を効率的に最適化する
- ポリマー複合材料における吸水量の予測と追跡
- 硬化の速度論および加工特性を予測する
環境への負荷が少なく、環境面での持続可能性に優れた処方開発を行う
- 新しいバイオ由来の化学物質を用いた最適な配合のシミュレーションとスクリーニング
3. 最終製品メーカー
樹脂・配合剤の加工業者で、それらを市場向けの完成品に加工している企業
最終製品の特性を予測するモデリングを通じて、信頼性の高い意思決定を実現する
- さまざまな添加剤や架橋剤を用いたタイヤ材料の性能を予測する
製品および製造上の制約において重要な特性に合わせて、ターゲットを絞った化学設計を行うことで、上流サプライヤーから最適な化学物質を調達する
- エポキシ-アミン反応のハイスループットスクリーニングを行い、同定 ターゲット の特性に特有の組み合わせを特定する
製造プロセスのパイプラインを加速する
- 製造工程におけるポリマーのゲル化を予測する
製造および材料供給源の逸脱による潜在的な原因と影響を迅速にスクリーニングし、同定 する
- 洗浄溶媒に対するマトリックスの感受性を予測する
環境に優しく、環境面での持続可能性の高い製品を設計する
- バイオ由来素材を用いた高性能樹脂の特性をシミュレーションおよび予測し、新しいバイオマテリアルの発見を自動化する
4. ポリマーのリサイクル
ポリマーのサプライチェーン全体におけるリサイクル可能性に向けた研究と設計
リサイクル性を考慮したポリマーの設計
- 化学リサイクル反応の選択性を予測する
リサイクル素材の利用を拡大する
- 包装における再生ポリマーの影響をシミュレーションする
再生材料の使用が製品に与える影響を評価する
- リサイクルに伴う微細構造の変化を伴う物性変化のスクリーニング
概要Schrödinger
Schrödinger は、材料の発見のあり方を変革しています。Schrödinger は、従来の方法に比べてより迅速かつ低コストで、材料用途向けの高品質で新規な分子を発見できる、物理学に基づくソフトウェアプラットフォームの開発を先駆けて行っています。