公开了一种用于在使用至少一个挤出机(111)的聚合物的混合工艺(110)中控制聚合物粘度质量的方法。该方法包括：a)至少一个测量步骤(112)，其中通过使用至少一个传感器(114)确定影响混合物的粘度的至少一个影响变量；b)至少一个预测步骤(116)，其中通过使用至少一个预测单元(118)在考虑影响变量的情况下确定混合物的预期粘度(117)，其中预测单元(118)包括至少一个包括至少一个经训练的模型得分析工具；c)至少一个评估步骤(120)，其中将混合物的预期粘度(117)与至少一个预定义的和/或预确定的阈值比较，其中根据所述比较生成至少一个输出信息项；以及d)至少一个控制步骤(122)，其中使用至少一个显示设备(124)显示输出信息项，其中输出信息包括针对挤出机(111)的至少一个设置的至少一个处理建议(126)。还公开了一种计算机程序，特别是应用程序，以及一种用于在聚合物(110)的混合工艺中控制聚合物粘度质量的控制系统(138)。质量的控制系统(138)。质量的控制系统(138)。
【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于控制聚合物粘度质量的方法与控制系统
[0001]本专利技术涉及一种用于在混合工艺(compounding process)中控制聚合物粘度质量(viscosity quality)的方法，以及一种用于在混合工艺中控制聚合物粘度质量的计算机程序和控制系统。通常，此类方法、计算机程序和系统可用于化学工业中的聚合物加工，例如聚合物产物的合成和改性。然而，其他应用也是可能的。
技术介绍
[0002]混合工艺，例如塑料混合工艺，是小规模和大规模工业中的常规制造工艺。通常，在混合工艺中，通常在挤出过程中将聚合物和添加剂共混。在典型的混合工艺中，聚合物和一种或多种添加剂通常在加热过程中熔化，然后混合并通过模具挤出，例如在施加的压力下，形成塑料线材(plastic strand)。塑料线材然后通常在冷却过程中硬化，并造粒，例如通过使用造粒机将塑料线材破碎成粒料。
[0003]聚合物材料和添加剂通常是仔细平衡和选择以获得所需特性和高质量标准的热敏和/或压敏材料。特别地，熔体粘度为混合工艺中的熔体质量的相关指标。具体地，熔体粘度可以指示机械特性和美学特性，并且可能是塑料材料的任何加工链的重要的量。因此，通常在生产线启动后，在工艺稳定时取熔体的样品并停止挤出机以等待样品的实验室结果。因此，为了使生产废品和浪费最小化，以及为了节约资源，通常仔细监控混合工艺，特别是混合工艺参数，诸如材料的熔融体(molten mass)的热量、压力和粘度。然而，(例如用于监测熔体粘度的)在线式流变仪(in
‑
line rheometer)通常显示出测量延迟和/或干扰混合工艺(例如通过妨碍材料的熔融体的流动)。例如，在
″
proceedings of the Institution of Mechanical Engineers,Vol.221 Part I:J.Systems and Control Engineering
″
中的第617
‑
628页上的
″
A novel approach to dynamic modelling of polymer extrusion for improved process control
″
中，McAfee和Thompson描述了一种通过对挤出粘度和压力的建模来解决该问题的方法，采用将机械知识与使用遗传算法方法的经验数据相结合的灰箱建模技术。
[0004]此外，在
″
49
th IEEE Conference on decision and Control
″
的
″
Soft
‑
sensor for real
‑
time monitoring of melt viscosity in polymer extrusion process
″
中，Liu等人提出了一种包含非线性有限脉冲响应模型的软传感器，该模型具有用于基于过程输入实时预测熔体粘度的可适应的线性参数。然后将模型输出用作具有简单固定结构的模型的输入来预测可以在线测量的桶压力。最后，将预测的压力与测量值进行比较，并使用对应的误差作为反馈信号来校正粘度估计。
[0005]尽管如此，在混合工艺中控制聚合物粘度质量时，仍然存在一些技术挑战。通常，在混合工艺中监测和/或模拟聚合物粘度需要大量建模以及复杂计算和密集计算的性能。这些方法和系统通常需要大量的数据存储和计算能力以及技术专长，这些通常不可获得的。因此，一般而言，实施这些方法非常耗时且复杂。
[0006]WO2008/040943A2描述了一种确定挤出系统中挤出材料的粘度的方法，包括以下
步骤：(i)获取挤出系统的一个或多个工艺条件的测量值，(ii)获取通过挤出系统的挤出材料的吞吐量的指示，(iii)获得挤出材料在挤出系统的一个或多个位置处的压力测量值，(iv)使用第一模型来使用与材料相关的数据和测量值之一或各个工艺条件生成挤出材料的估计粘度，(v)使用第二模型来使用与挤出系统几何形状相关的数据、挤出材料的估计粘度和挤出材料吞吐量的指示之一生成挤出材料的估计压力，(vi)将挤出材料的估计压力与挤出材料的压力测量值进行比较，以生成压力差值，(vii)使用压力差值来生成粘度修正值，(viii)将粘度修正值输入到第一模型，并在生成挤出材料的下一个估计粘度时使用粘度修正值，以及(ix)重复步骤(iii)至(viii)一次或多次，每次重复使用该工艺条件或各个工艺条件的另一个测量值和挤出材料吞吐量的另一个指示，其中使生成的压力差值驱向最小值。
[0007]ES2331720A1描述了一种至少包括以下步骤的方法：研究制造工艺变量的值，将所述值与先前定义的质量值进行比较，使用基于人工智能的技术获得一组模型，从而从制造工艺变量在每个瞬间的值获得实时质量值估计的预测，以及识别满足或未达到既定质量标准的部分的长度。
[0008]EP3020530A1描述了一种模拟装置，该模拟装置包括1D分析单元、区域选择单元以及3D分析单元，该1D分析单元基于包括材料的物理特性以及配置数据和用于捏合材料的捏合设备的操作条件的设置信息实施对捏合设备的算术对象域中的材料的低维度流体流动分析，该区域选择单元接收对象区域的选择作为算术对象域中的高维度流体流动分析的对象，并且该3D分析单元基于低维度流体流动分析的结果提取与对象区域相关的材料的物理量并基于提取的物理量和设置信息实施对对象区域中的材料的高维度流体流动分析。
[0009]Kumar A.等人：
″
A model based approach for estimate and control for polymer Compounding
″
，Proceedings of 2003 IEEE International Conference on Control Applications，CCA 2003，ISTANBUL,TURKEY,2003年6月23
‑
25日；NEW YORK,NY:IEEE,US,vol.l,2003年6月23日,第729
‑
735页,XP010652701,ISBN:978
‑0‑
7803
‑
7729
‑
5，描述了一种用于操作挤出机的结合智能手段(intelligent means)的框架，所述智能手段用于(i)在线产品质量估计(推断感测)、(ii)常见工艺/材料故障的诊断以及(iii)基于在线评估的产品质量的闭环控制。基于模型的方法用于统一框架中的估计、诊断和控制。
[0010]待解决的技术问题
[0011]因此，希望提供解决在使用至少一个挤出机的聚合物的混合工艺中控制聚合物粘度质量的上述技术挑战的装置和方法。具体地，与本领域已知的方法和系统相比，将提出方法、计算机程序和系统以用于本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种用于在使用至少一个挤出机(111)的聚合物的混合工艺(110)中控制聚合物粘度质量的方法，其中混合物至少部分地包括选自以下组成的组的至少一个热塑性材料：聚对苯二甲酸丁二醇酯(PBT)；聚对苯二甲酸乙二醇酯(PET)；聚酰胺(PA)；聚苯乙烯(PS)，所述方法包括：a)至少一个测量步骤(112)，其中通过使用至少一个传感器(114)测定影响所述混合物粘度的至少一个影响变量；b)至少一个预测步骤(116)，其中通过使用至少一个预测单元(118)在考虑所述影响变量的情况下测定所述混合物的预期粘度(117)，其中所述预测单元(118)包括至少一个分析工具，所述分析工具包括至少一个经训练的模型；c)至少一个评估步骤(120)，其中将所述混合物的预期粘度(117)与至少一个预定义的和/或预确定的阈值进行比较，其中根据所述比较生成至少一个输出信息项；以及d)至少一个控制步骤(122)，其中使用至少一个显示设备(124)显示所述输出信息项，其中所述输出信息包括针对所述挤出机(111)的至少一个设置的至少一个处理建议(126)。2.根据前一权利要求所述的方法，其中所述影响变量选自以下组成的组：头部压力；扭矩；温度；传送速率；转速；剪切速率；质量流量；电力消耗。3.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其中所述方法包括生成至少一个数据库，其中所述数据库包括所述混合工艺的定量信息和定性信息中的一个或两者，其中所述信息选自以下组成的组：传感器数据；材料；混合工艺的工艺参数；预确定的目标粘度值。4.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其中所述经训练的模型包括选自以下组成的组的至少一个模型：至少一个随机森林算法；至少一个神经网络；至少一个线性模型；至少一个非线性模型；至少一个灰箱模型；至少一个弹性网络算法。5.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其中步骤a)还包括至少一个预处理步骤，其中预处理由所述传感器(114)确定的数据，其中所述预处理包括消除异常值，其中通过使用至少一个聚类算法从由所述传感器(114)确定的数据中消除异常值。6.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其中：i)如果所述混合物的至少一个预期粘度(117)落入所述阈值的预定义的公差范围内，则所述处理建议(126)包括关于维持所述挤出机(111)的设置的信息；并且ii)如果所述混合物的至少一个预期粘度(117)与所述阈值的差异超过所述预定义的公差范围，则所述处理建议(126)包括关于改变所述挤出机(111)的设置的信息。7.根据前一权利要求所述的方法，其中所述预定义的公差范围是相对公差和绝对公差中的一个或两者，其中所述预定义的公差范围为
±
5％，优选地
±
2％，和/或
±
3ml/g，优选地
±
2ml/g。8.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其中所述输出信息还包括选自以下组成的组的至少一个信息：关于所述混合物的预期粘度的信息；以及关于混合物历史粘度(诸如测得的粘度和/或预期的粘度)的信息。9.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其中所述方法还包括根据所述输出信息调节所述混合工艺的至少一个...
【专利技术属性】
技术研发人员：F，
申请(专利权)人：巴斯夫欧洲公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。