【技术实现步骤摘要】
本申请涉及智能化制备领域，且更为具体地，涉及一种耐老化中空玻璃暖边胶及其制备方法。
技术介绍
1、中空玻璃是一种具有优良的隔热、隔音和节能性能的建筑材料，广泛应用于建筑、家电等领域。中空玻璃的密封性能直接影响其使用寿命和性能，因此，选择合适的密封胶是中空玻璃制造的关键环节之一。目前，市场上常用的中空玻璃密封胶存在一些缺陷，如耐老化性差等，导致中空玻璃的密封性能下降，甚至失效。
2、因此，期待一种耐老化中空玻璃暖边胶及其制备方法。
技术实现思路
1、为了解决上述技术问题，提出了本申请。本申请的实施例提供了一种耐老化中空玻璃暖边胶及其制备方法，其可以使用ai技术对双螺杆挤出机的工作状态进行分析与监控，对双螺杆挤出机的温度、压力和挤出速度进行分析和处理，以识别双螺杆挤出机的异常工作状态，优化耐老化中空玻璃暖边胶的制备过程。
2、根据本申请的一个方面，提供了一种耐老化中空玻璃暖边胶的制备方法，包括：将基体树脂和辅助剂进行混合以得到混合物料；将所述混合物料放入双螺杆挤出机中进行加热、塑化和挤出以得到热塑间隔密封胶条；以及，将所述热塑间隔密封胶条进行切割以得到耐老化中空玻璃暖边胶；
3、其中，将所述混合物料放入双螺杆挤出机中进行加热、塑化和挤出以得到热塑间隔密封胶条，包括：
4、获取所述双螺杆挤出机在工作过程中的预定时间段内多个预定时间点的温度值、压力值和挤出速度值；
5、将所述多个预定时间点的温度值、压力值和挤出速度值分别按照时间维
6、提取所述温度时序输入向量和所述压力时序输入向量之间的时序关联特征以得到温度-压力时序关联特征图；
7、将所述挤出速度时序输入向量和所述温度-压力时序关联特征图进行特征嵌入与融合以得到挤出机多参数时序嵌入融合特征向量；以及
8、基于所述挤出机多参数时序嵌入融合特征向量，确定所述双螺杆挤出机的工作状态是否正常。
9、根据本申请的另一个方面，提供了一种耐老化中空玻璃暖边胶，其中，所述耐老化中空玻璃暖边胶由前所述的耐老化中空玻璃暖边胶的制备方法所制得。
10、与现有技术相比，本申请提供的耐老化中空玻璃暖边胶及其制备方法，其首先将基体树脂和辅助剂进行混合以得到混合物料，接着，将所述混合物料放入双螺杆挤出机中进行加热、塑化和挤出以得到热塑间隔密封胶条，然后，将所述热塑间隔密封胶条进行切割以得到耐老化中空玻璃暖边胶。这样，可以使用ai技术对双螺杆挤出机的工作状态进行分析与监控，对双螺杆挤出机的温度、压力和挤出速度进行分析和处理，以识别双螺杆挤出机的异常工作状态，优化耐老化中空玻璃暖边胶的制备过程。
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1.一种耐老化中空玻璃暖边胶的制备方法，包括：将基体树脂和辅助剂进行混合以得到混合物料；将所述混合物料放入双螺杆挤出机中进行加热、塑化和挤出以得到热塑间隔密封胶条；以及，将所述热塑间隔密封胶条进行切割以得到耐老化中空玻璃暖边胶；
2.根据权利要求1所述的耐老化中空玻璃暖边胶的制备方法，其特征在于，提取所述温度时序输入向量和所述压力时序输入向量之间的时序关联特征以得到温度-压力时序关联特征图，包括：
3.根据权利要求2所述的耐老化中空玻璃暖边胶的制备方法，其特征在于，所述深度学习网络模型为基于卷积神经网络模型的温度-压力时序关联特征提取器；
4.根据权利要求3所述的耐老化中空玻璃暖边胶的制备方法，其特征在于，所述基于卷积神经网络模型的温度-压力时序关联特征提取器包括输入层、卷积层、激活层、池化层和输出层。
5.根据权利要求4所述的耐老化中空玻璃暖边胶的制备方法，其特征在于，将所述挤出速度时序输入向量和所述温度-压力时序关联特征图进行特征嵌入与融合以得到挤出机多参数时序嵌入融合特征向量，包括：
6.根据权利要求5所述的耐老化
7.根据权利要求6所述的耐老化中空玻璃暖边胶的制备方法，其特征在于，将所述温度-压力时序局部关联特征向量的序列和所述挤出速度时序输入向量通过特征嵌入模块以得到所述挤出机多参数时序嵌入融合特征向量，包括：
8.根据权利要求7所述的耐老化中空玻璃暖边胶的制备方法，其特征在于，基于所述挤出机多参数时序嵌入融合特征向量，确定所述双螺杆挤出机的工作状态是否正常，包括：
9.一种耐老化中空玻璃暖边胶，其特征在于，所述耐老化中空玻璃暖边胶由如上述权利要求1至8所述的耐老化中空玻璃暖边胶的制备方法所制得。
...【技术特征摘要】
1.一种耐老化中空玻璃暖边胶的制备方法，包括：将基体树脂和辅助剂进行混合以得到混合物料；将所述混合物料放入双螺杆挤出机中进行加热、塑化和挤出以得到热塑间隔密封胶条；以及，将所述热塑间隔密封胶条进行切割以得到耐老化中空玻璃暖边胶；
2.根据权利要求1所述的耐老化中空玻璃暖边胶的制备方法，其特征在于，提取所述温度时序输入向量和所述压力时序输入向量之间的时序关联特征以得到温度-压力时序关联特征图，包括：
3.根据权利要求2所述的耐老化中空玻璃暖边胶的制备方法，其特征在于，所述深度学习网络模型为基于卷积神经网络模型的温度-压力时序关联特征提取器；
4.根据权利要求3所述的耐老化中空玻璃暖边胶的制备方法，其特征在于，所述基于卷积神经网络模型的温度-压力时序关联特征提取器包括输入层、卷积层、激活层、池化层和输出层。
5.根据权利要求4所述的耐老化中空玻璃暖边胶的制备方法，其特征在于...
【专利技术属性】
技术研发人员：施淑敏，施文福，穆小永，穆海波，
申请(专利权)人：河南诚信密封新材料科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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