SML6_関連の資料を掲載しています。
SML6 資料01
SML6のVersion6.2以降には新しい機能が追加されています。どのようなコンセプトでVersion6.2が誕生したのかを知るにはRainer Brandsch, (MDCtec）が発表した文献です。
Probabilistic migration modeling focused on functional barrier efficiency and low migration concepts in support of risk assessment
この文献のAbstractはこちらをクリック
この内容はテクニカルノートSML_04R.pdfで紹介しています。
この文献情報（PDF)をご希望の方は info@palmetrics.co.jp まで
SML6 資料02
JRC_EU規則No.20/2011_移行モデル_実用ガイドライン
SML6を使うとき、手元に置いて溶出量の予測計算の設定条件がガイドラインに沿っているかを確認するために必須です。
このガイドラインの和訳版についてはSML6ユーザに限定して提供することができます。
SML6 資料03
SML6ソフトウエアとは何か？を簡潔に説明するためSML6の4ページのパンフレット(2023_06_15作成)
こちらからパンフレット(PDFファイル）がダウンロードできます。
SML6 資料04
小冊子の内容をMDCTech社がさらに詳しく説明しています。
年春にMDCtec社のRainer Brandsch,Dr によるSML6セミナーで紹介した説明資料です。
SML6セミナー説明資料（パワーポントファイルはこちらから）
SML6 資料05
塩ビ食品安全協議会（現JCII）の石動正和様が和訳された”AKTS_SML5の概要”があります。
SML6 資料06
EPI SuiteというLog Pow値の検索ソフトウエアがあります。
が提供しています。このEPI SuiteがDownloadできます。
のデータベースにはない自前のデータベースを構築する場合にLog Pow値がオンライン検索できます。AKTS_SMLと一緒に使用すると便利です。
SML6 関連のテクニカル・ノートを掲載しています。
資料No タイトル PDFファイル
SML6-15
移行モデルのWelle アプローチを採用した場合、モル体積情報が必要です。
モル体積情報はPubChemとmolinspirationデータベースを組合わせることで
Moleqular Volume Mv(モル体積）や擬似溶媒のLog_Pow値を検索することができます。SML6.6を有効に使うためのツールとして、２つのデータベースを使い方をマスターすることを提案します。
SML６_15のテクニカル・ノートはinfo@palmetrics.co.jp までメールでお申し込みください。
SML6-14
PETオリゴマーの溶出量を移行モデル（Welle式）でシミュレーションする。
Ap_ValueからDpを求めた場合、原理的に大きめの拡散係数Dpが得られ、溶出量は大きめの値になります。一方でより現実的な拡散係数Dpを求める方法として、活性化エネルギーから拡散係数Dpを求める手法が提案されています。この手法はEa法または提唱者の名前からWelle式と呼ばれています。
本ノートではWelleアプローチで溶出量を予測する手法を紹介します。
タイトルの副題は”再生PETに含まれる不純物の溶出量を移行モデル(Welle法)でシミュレーションする。”となっています。
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SML6-13
PETに含まれる移行物質の溶出量を予測。 Piringerアプローチ ＆ Welleアプローチ
食品容器用途では再生PETペレットは、石油由来のバージンPET樹脂と同等の高純度と安定した材料特性が求められます。
食品容器用途ペレットについては、高い除染能力を有するプロセスを通して極限まで揮発性有害物質を除去し、食品容器用途の厳しい品質要求に対応しなければなりません。そのために製造には品質管理体制の整備が要求されています。SML6はポジティブ・リスト制度に対応するコンプライアンスを確証する目的だけでなく、より現実的な溶出量を予測するWelleアプローチも対応しｓています。本ノートではこの２つのアプローチの溶出量を比較しています。
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SML6-12R
⾷品包装材に含まれる移⾏物質の最⼤許容濃度を推定する。
ある溶出条件で⾷品疑似溶媒中の移⾏物質の濃度が10ppb以下とされている場合、包装材中の移⾏物資の初期濃度がどうなっているか？あるいはどれだけ配合が可能か？この情報を知ることがポリマーの配合工程の現場では不可欠な情報です。電卓を使った簡単な比例計算でポリマー中の移行物質の初期濃度を予測できます。PETのVRV3層構造のフィルムを事例としているので、PETの機能性バリアの機能も理解ができます。(2023_11再編集版）
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SML6-11R
移行物質と疑似溶媒のPolarityから分配係数を推定する極性スケール・アプローチ
SML6.6から極性スケール・アプローチによる分配係数の予測機能が付加されました。PowアプローチではMigrant（移行物質）のLog_Pow値が必要でしたが、極性スケール・アプローチでは疑似溶媒（Simurant）のLog_Pow値が必要となります。
そこでAKTSはPubChemやMolinspilationなどの化学データベースを利用することを推奨しています。(2023_11再編集版）
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SML6-10R
SML6_Version 6.6 は⼀部の疑似溶媒(Contact Medium)のKpf 計算の改良をしました。
Powアプローチによる分配係数の算出は便利ですが、一部の疑似溶媒では実測データが不十分なため、Log_pow値と分配係数のLog_Kpfの関係式のパラメータA,B値が得られないため計算ができません。このため対応できない疑似溶媒に対して、(A,B値が) missingしていると表示されるようになりました。この場合、分配係数は極性スケールアプローチなど他のアプローチを使って下さい。(2023_11再編集版）
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SML6-9R
40℃と70℃溶出量実測データ各1点から活性化エネルギーを求める。
移行モデルのPiringer式はAp_Value(高分子特性値)から拡散係数を予測することができます。代表的なポリマーにはAp_Valueが膨大な溶出量の測定データからAp_Valueが設定されています。しかし新規に開発されるポリマーにはAp_Valueが存在していません。このような場合の解決法としてPiringerのAp_Valueから拡散係数を求めるのではなく、SML6のオプション機能であるFitting Moduleを使って溶出試験の実測データから拡散係数や分配係数を求めることができます。Fitting_Moduleには異なる温度条件の実測データ2点2セットから、拡散式をArrhenius式として算出することも可能です。
移行モデルによる溶出量のシミュレーションにプラスして実測値から拡散係数をもとめることにより、溶出量分析業務の効率化を図ることができます。
（2023_11再編集版）
SML6_09Rのテクニカル・ノートのダウンロードこちらから
SML6-8
FCM_3層ラミネートPETフィルムの機能性バリア効率
完全機能性バリアの代表例はアルミニウム箔ですが、ポリマー自身にも少なからず機能性バリアの特性を有するものがあります。包装容器のポリマーに含まれる移行物質の移行を遅らせる遅延時間が長く、保管・保存期間に匹敵する場合に機能性バリア特性があると云えます。対象となるFCMポリマーの分子量と比重が得られるならば、In_silico法により妥当性のある拡散係数が得られます。
紹介する内容はテクニカル・ノートNo.SML_04RのIn-silico 法による拡散係数の推定手順 確率的移行モデル法の文献の抄訳になっています。
SML6_08のダウンロードはこちらから
SML6-7R
Kpf＝1とKpf＝1000では溶出量はどれくらい違うの？
拡散係数は経験則のアレニウス式なので拡散定数については理解し易いです。一方Kpfは、移行物質が疑似溶媒に溶けやすいならワーストのKpf=1となるのも理解きできます。しかし移行物質が疑似溶媒に溶けにくいからKpf=1000も理解できるとします。しかし1と1000という数値の差があまりに大きいのでKpf=1とKpf＝1000の溶出量に比較すると1/1000の差になるように感じてしまいます。実際には溶出量はそれほど大きな差がないことを本ノートで具体的に示します。（2023_11再編版）
AKTS_SML6_No.07_2023_11_21.pdf
SML6-6
SML6 の計算設定条件カテゴリーは3段階あります。
拡散係数と分配係数をどのように決めるかには優先順位があります。
ファイル容量が大きいのでダウンロードには時間がかかります。
SML6_06のダウンロードはこちらから
SML6_5
欧州JRC「特定移⾏量推定の移⾏モデル化適⽤に関する実⽤ガイドライン」の部分的紹介
SML6による解析結果がコンプライアンスに準拠する適合宣⾔書(DoC)とするにはどのような条件が必要とするかを簡単に説明しています。 ファイル容量が大きいのでダウンロードには時間がかかります。
AKTS_SML6_No.05_2021_04_20.pdf
SML6-4R
SML6 Version 6.2がリリースされました。
Version6.0や6.1と比較して解析機能や使い勝手が改善されたかを説明しています。Version 6.2には画期的なIn_silicoモードが追加されました。2021_04_24に掲載内容を追加編集しています。
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AKTS_SML6_No.03_20191110.pdf
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