粉尘量估计设备和方法技术

公开了粉尘量估计设备，所述粉尘量估计设备估计在用于由引入到造粒塔中的液体BPA产生BPA小球的加工过程中产生的粉尘的量，粉尘量估计设备包括：细颗粒量估计单元，所述细颗粒量估计单元被配置成使用学习的细颗粒量估计模型由引入到造粒塔中的液体BPA的流量信息来估计在加工过程中产生的细颗粒的量；和粉尘量估计单元，所述粉尘量估计单元被配置成使用学习的粉尘量估计模型由通过细颗粒量估计单元估计的细颗粒的量来估计在加工过程中产生的粉尘的量。粉尘的量。粉尘的量。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】粉尘量估计设备和方法


[0001]本申请要求于2021年9月15日在大韩民国提交的韩国专利申请第10
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2021
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0123536号的优先权，其公开内容通过引用并入本文。
[0002]本公开内容涉及粉尘量估计设备和方法，更具体地，涉及能够估计在BPA小球制造过程中产生的粉尘的量的粉尘量估计设备和方法。

技术介绍

[0003]通常，在通过造粒塔产生BPA(双酚A)小球的过程中产生的粉尘可以储存在粉尘过滤器中。粉尘过滤器可以包括通过其过滤从造粒塔引入的粉尘的袋式过滤器以及其中最终储存有粉尘的粉尘箱。
[0004]储存在粉尘过滤器中的粉尘是可燃物质，并且如果一定量的粉尘或更多的粉尘分散在一定空间内，则可能积聚可以充当点火源的静电。即，如果氧气、静电(点火源)和粉尘(可燃物质)以一定水平或更高存在于袋式过滤器中，则存在袋式过滤器可能着火或爆炸的风险。因此，检查袋式过滤器中储存的粉尘的量以提前检测意外事故是重要的。
[0005]例如，在现有技术中，粉尘过滤器的粉尘箱是定期更换的，并且粉尘箱在相应时间段期间储存的粉尘的量是事后确认的。然而，该常规方法的问题在于，不能实时检查粉尘过滤器中储存的粉尘的量。
[0006]作为另一个实例，常规地，粉尘过滤器配备有用于检测粉尘的量的传感器以确认粉尘的量。然而，该常规方法的问题在于，由于必须提供用于检测粉尘的量的传感器，因此BPA小球产生设备的制造成本增加。

技术实现思路

[0007]技术问题
[0008]本公开内容旨在解决相关领域的问题，因此本公开内容旨在提供使用学习的模型实时估计在BPA小球生产过程期间产生的粉尘的量的粉尘量估计设备和方法。
[0009]本公开内容的这些和另一些目的和优点可以根据以下详细描述理解，并且将根据本公开内容的示例性实施方案变得更加充分地明显。此外，将容易理解，本公开内容的目的和优点可以通过所附权利要求中示出的方式及其组合来实现。
[0010]技术方案
[0011]根据本公开内容的一个方面的粉尘量估计设备估计在用于由引入到造粒塔中的液体BPA产生BPA小球的加工过程中产生的粉尘的量，并且粉尘量估计设备可以包括：细颗粒量估计单元，所述细颗粒量估计单元被配置成使用学习的细颗粒量估计模型由引入到造粒塔中的液体BPA的流量信息来估计在加工过程中产生的细颗粒的量；和粉尘量估计单元，所述粉尘量估计单元被配置成使用学习的粉尘量估计模型由通过细颗粒量估计单元估计的细颗粒的量来估计在加工过程中产生的粉尘的量。
[0012]细颗粒量估计模型可以基于引入到造粒塔中的液体BPA的流量信息和预定的细颗
粒量产生率，进行预学习以估计能够由液体BPA产生的细颗粒的量。
[0013]细颗粒量产生率可以是预定的，用以表示液体BPA的量与由液体BPA产生的细颗粒的量之间的对应关系。
[0014]细颗粒量估计模型可以通过进一步考虑引入到造粒塔中的液体BPA的特性信息和造粒塔的过程条件因素中的至少一者，进行预学习以估计细颗粒的量。
[0015]细颗粒量估计单元可以被配置成确定与液体BPA的特性信息和过程条件因素中的至少一者对应的细颗粒量产生率，并且基于确定的细颗粒量产生率估计细颗粒的量。
[0016]液体BPA的特性信息可以被配置成包括液体BPA的温度信息和组成信息中的至少一者。
[0017]过程条件因素可以被配置成包括以下中的至少一者：引入到造粒塔中的液体BPA被注入到造粒塔中的速度、在加工过程中产生的BPA小球和细颗粒从造粒塔输出至外部的速度、在加工过程中引入到造粒塔中的制冷剂的量、制冷剂的温度、造粒塔的内部温度、以及其中储存有粉尘的粉尘过滤器与造粒塔的内部之间的压力差。
[0018]粉尘量估计模型可以基于细颗粒的量与粉尘的量之间的预定的相关性，进行预学习以由估计的细颗粒的量来估计粉尘的量。
[0019]相关性可以基于由液体BPA产生的细颗粒的量与粉尘的量之间的对应关系被配置成预定的。
[0020]液体BPA可以被配置成在加工过程中被引入到造粒塔中并产生BPA小球、细颗粒和粉尘。
[0021]根据本公开内容的另一个方面的粉尘量估计设备还可以包括风险确定单元，所述风险确定单元被配置成基于其中储存有在加工过程中产生的粉尘的粉尘过滤器的氧气的量和静电的量以及通过粉尘量估计单元估计的粉尘的量来判断粉尘过滤器的状态。
[0022]风险确定单元可以被配置成将粉尘过滤器的状态确定为正常状态或异常状态，并且当确定的粉尘过滤器的状态为异常状态时输出警告通知。
[0023]根据本公开内容的又一个方面的BPA小球制造设备可以包括根据本公开内容的一个方面的粉尘量估计设备。
[0024]根据本公开内容的又一个方面的粉尘估计方法估计在用于由引入到造粒塔中的液体BPA产生BPA小球的加工过程中产生的粉尘的量，并且粉尘量估计方法可以包括：细颗粒量估计步骤，所述细颗粒量估计步骤使用学习的细颗粒量估计模型由引入到造粒塔中的液体BPA的流量信息和特性信息以及造粒塔的过程条件因素来估计在加工过程中产生的细颗粒的量；和粉尘量估计步骤，所述粉尘量估计步骤为使用学习的粉尘量估计模型由在细颗粒量估计步骤中估计的细颗粒的量来估计在加工过程中产生的粉尘的量。
[0025]有益效果
[0026]根据本公开内容的一个方面，存在的优点在于，可以基于学习的模型实时估计在BPA小球生产过程期间产生的粉尘的量。
[0027]本公开内容的效果不限于上述效果，并且本领域技术人员将根据权利要求的描述清楚地理解未提及的其他效果。
附图说明
[0028]附图示出了本公开内容的优选实施方案，并且与前述公开内容一起用于提供对本公开内容的技术特征的进一步理解，因此，本公开内容不被解释为限于附图。
[0029]图1是示意性示出用于由液体BPA产生BPA小球的BPA小球产生设备的图。
[0030]图2是示意性地示出根据本公开内容的一个实施方案的粉尘量估计设备的图。
[0031]图3是示意性地示出由液体BPA产生的细颗粒的量和粉尘的量的图。
[0032]图4是示意性地示出根据本公开内容的一个实施方案的粉尘量估计设备的操作配置的图。
[0033]图5是示意性地示出在BPA小球加工过程中液体BPA的相变过程的图。
[0034]图6是示意性地示出当图5中液体BPA的温度改变时液体BPA的相变过程的图。
[0035]图7是示意性地示出当图5中液体BPA的组成改变时液体BPA的相变过程的图。
[0036]图8是示意性地示出通过根据本公开内容的一个实施方案的粉尘量估计设备估计的粉尘的量的图。
[0037]图9是示意性地示出根据本公开内容的另一个实施方案的粉尘量估计方法的图。
具体实施方式
[0038]应理解，说明书和所附权利要求中使用的术语不应被解释为限于一般含义和字典含义，而本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种粉尘量估计设备，所述粉尘量估计设备估计在用于由引入到造粒塔中的液体BPA产生BPA小球的加工过程中产生的粉尘的量，所述粉尘量估计设备包括：细颗粒量估计单元，所述细颗粒量估计单元被配置成使用学习的细颗粒量估计模型由引入到所述造粒塔中的所述液体BPA的流量信息来估计在所述加工过程中产生的细颗粒的量；和粉尘量估计单元，所述粉尘量估计单元被配置成使用学习的粉尘量估计模型由通过所述细颗粒量估计单元估计的所述细颗粒的量来估计在所述加工过程中产生的粉尘的量。2.根据权利要求1所述的粉尘量估计设备，其中所述细颗粒量估计模型基于引入到所述造粒塔中的所述液体BPA的所述流量信息和预定的细颗粒量产生率，进行预学习以估计能够由所述液体BPA产生的所述细颗粒的量。3.根据权利要求2所述的粉尘量估计设备，其中所述细颗粒量产生率是预定的，用以表示所述液体BPA的量与由所述液体BPA产生的所述细颗粒的量之间的对应关系。4.根据权利要求2所述的粉尘量估计设备，其中所述细颗粒量估计模型通过进一步考虑引入到所述造粒塔中的所述液体BPA的特性信息和所述造粒塔的过程条件因素中的至少一者，进行预学习以估计所述细颗粒的量。5.根据权利要求4所述的粉尘量估计设备，其中所述细颗粒量估计单元被配置成确定与所述液体BPA的所述特性信息和所述过程条件因素中的至少一者对应的所述细颗粒量产生率，并且基于确定的细颗粒量产生率估计所述细颗粒的量。6.根据权利要求4所述的粉尘量估计设备，其中所述液体BPA的所述特性信息被配置成包括所述液体BPA的温度信息和组成信息中的至少一者。7.根据权利要求4所述的粉尘量估计设备，其中所述过程条件因素被配置成包括以下中的至少一者：引入到所述造粒塔中的所述液体BPA被注入到所述造粒塔中的速度、在所述加工过程中产生的所述BPA小球和所述细颗粒从所述造粒塔输出至外部的速度、在所述加工过程中引入到...

【专利技术属性】
技术研发人员：曹弼盛，南承韩，催晋赫，金珉起，徐洪规，李昶松，
申请(专利权)人：株式会社LG化学，
类型：发明
国别省市：