采用在线仪器数据转换的化学制造工艺和方法技术

本发明专利技术涉及采用在线仪器数据转换的化学制造工艺和方法。具体地，本发明专利技术公开了一种提供对化学制造工艺中性质的矫正的估计方法。该法用在线分析仪上获得的数据，经数学转换后得到的计算值或其它增量回归工艺变量。也公开了使用该方法的化学制造工艺。（*该技术在2023年保护过期，可自由使用*）

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及化学制造工艺控制。更具体地说，本专利技术涉及利用数学处理在线分析仪数据所获得的信息。该信息描述制造的物质发生改变的原因，可用于改进化学制造工艺中控制器或模型的性能。
技术介绍
典型地，在一组操作条件内，如温度、压力和催化剂浓度，化学制造工艺在液相或气相中进行，产生具有期望的物理和化学性质的物质。例如，在催化剂存在下，一种或几种烯烃在液相或气相反应器中反应，产生聚烯烃或其它聚合物。在同样的反应器中，通过改变操作条件、反应器原料的类型和比例、催化剂以及添加剂，可制造多种不同性质的聚合物。这里这些参数被称为反应器的工艺变量。通常很重要的聚合物性质之一是聚合物熔体流动速率。现代化学反应器典型采用计算机控制形式，以保持产品质量以及便于产品改变时变换操作。用于制造聚丙烯的反应器中，举例而言，如果控制程序改变反应器中氢气与丙烯之比，熔体流动速率就发生变化。现代反应器使用的控制类型可从采用相对简单的比例积分微分(PID)或模糊逻辑控制器的一个或多个控制回路，到复杂的工艺预测控制程序。有时，采用工艺变量的线性回归，结合在线分析仪器获得的信息，可得到有用的工艺控制方法。大多数聚合物控制体系或模型的目的都是产生具有指定性质包括聚合物熔体流速的物质。由于回路控制和模型往往存在不完善的行为描述，因此采用基于这些原理的控制所产生的物质性质往往与实验室所测得的实际性质的期望值有些不同。当使用方法如与产品特征有关的工艺变量回归法时，需要时间来区分预测的和测得的聚合物性质之间的区别，这促使人们做各种努力，开发能够直接测量或推断聚合物生产工艺中产品性质的在线使用仪器。例如，已知用各种在线黏度计可直接测量聚合物的流变性。可选地，可使用在线仪器如傅立叶变换红外光谱仪(FTIRS)、近红外光谱仪(OTRS)、 紫外可见光光谱仪(UV-VIS)、拉曼光谱仪和核磁共振谱仪(NMRS或IMRS)，通过这些仪器产生的数据以及相关的数据分析软件，它们在不同程度上可成功地推断物质的性质如熔体流速。从光谱数据推断性质如熔体流速，典型地采用先进的数学方法，例如多变量曲线拟合法、神经网络法、主成分回归分析法(PCR)或偏最小二乘回归分析法(PLS)，将原始的光谱数据转变成期望物理性质的估计值。与PCR及PLS相关的其它背景资料可在P. GELADI R B. R. KOffALSKI ^ Partial Least Squares Regression :A Tutorial, Analytic Chimica Acta 185 (1986) 1-17 中找到。在PCR和PLS中，光谱数据分解为两个矩阵，“计算值”矩阵和“输入”矩阵。“输入”矩阵为包含最小数量向量的向量矩阵，它足以描述光谱数据的可变性，同时产生最终模型的期望预测能力。“计算值”矩阵为标量矩阵，它包含各个“输入”向量对各样品光谱的贡献。因此，修正后各样品光谱可通过计算值和输入之积的线性结合重新构造。例如，四因素PCR或PLS模型具有四个输入向量，每个样品可用四个标量计算值描述。一个或多个计算值子集典型地描述可归因于性质如熔体流速的大多数可变性。有关这些方法的发展和使用的其它知识在文章〃 Chemometrics=Its Role in Chemistry and Measurement Sciences“ ， Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 3 (1988) 17-29, Elsevier Science Publishers B. V.以及 John Wiley 和的文章Examining Large Databases :A Chemometric Approach Using Principal Component Analysis “ ，Journal of Chemometric, Vol. 5，79 (1991)中可见至Ij, 二者均为 Robert R. Meglen编撰，其公开内容在此全部引入作为参考。在某些情况下，工艺控制工程师利用在线使用仪器得到的性质估计值如Mooney 粘性的计算值，对在线测得的工艺变量或者在紧靠分析仪处测得的工艺变量进行回归分析，以此试图修饰光谱分析仪的结果。McDonald等人的专利US 6，072，576对一种这样的方法进行了描述，其公开内容在此引入作为参考。虽然该法有时可能改进工艺控制，但工业上期望有更新、更有效的整合在线使用仪器和工艺控制的方法。这种改进方法的用处如最小化所制造物质的可变性，或者使从制造一种物质转换到另一种物质的过渡时间最短。专利技术概述我们发现，工艺控制的改进可用于估计产品性质或工艺状况，方法是利用至少一个、优选为几个在分析仪器上游或下游测得的化学工艺变量，对数学方法得到的某些计算值进行回归，从而得到工艺性质如熔体流速的改进估计值，所述数学方法用于推导在线样品数据的独特可变性。然后，改进的估计值可直接用于工艺控制，例如用作PID或逻辑模糊控制回路的输入值，或者与化学工艺控制使用的其它模型联合使用。应当注意，为提高分析仪器的性质测量能力而使用一个或多个在分析仪器上或邻近获得的物质测量值不能被认为是用本专利技术预期的数学变换工艺数据进行的工艺变量回归，无论这些数据是否用线性回归或其它方法进行数学变换。在本专利技术的一个具体实施方式中，我们得到用于化学制造工艺的产品性质或工艺状况的改进估计值。改进的估计值是通过用一个或多个与性质有关的计算值回归一个或多个工艺变量、优选为反应器工艺变量而得到的。性质的改进估计值可被控制者用于改进装置性能。正如本申请所用，“控制者”可以是任何设备，包括但不限于硬件或软件，它能接收期望性质的估计值并用来改变其控制输出。例如，控制者可以是基于PID或模糊逻辑的简单控制器，或者是多变量预测最优化控制器，这在下面将详细讨论。“化学反应器”指原料在其中转变为不同化学出料的任何容器，不论是否存在催化剂或其它物料，也不考虑反应是在液相、固相、气相、超临界液体或其组合状态中发生。当计算值或下述的增量用工艺变量回归时，意味着计算值或增量能被任何本领域普通技术人员所知的线性或非线性回归方法回归。“数学转换”指用生成计算值矩阵的任何方法对在线仪器的样品数据进行数学处理，其中计算值代表一套向量(输入向量)，每个向量对应所测样品的独特可变性。换言之， 对一套数据进行数学变换(例如核磁共振分析仪测得的一套自由感应衰减曲线)，将数据减少为计算值及输入矩阵，这是简化的数据集，放在一起可用于再生成高度确定性的原始数据，但描述数据集所必需的维数减少到较低维数，这样更适用于控制或预测方面。“在线分析仪”指任何能产生数据的仪器，这些数据可转化为与实时或几乎实时的性质相关的计算值，以便在工艺控制中使用。与将在实验室测量和分析的抽样性质提供给系统比较，用于此目的的在线分析仪典型地能够更快、更频繁或更方便地将性质估计值提供给控制系统。典型地，这些在线分析仪为光谱分析仪如NMR、IR> NIR, UV-VIS或拉曼光谱仪，因为这些仪器产生的光谱使它们能够很好地用于上述数学方法，但是本专利技术使用的术语“在线分析仪”包括任何能够产生可用于上述数学变换工艺的数据集的分析仪。本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
2002.10.28 US 60/421,6481.一种在化学制造工艺中使用在线分析仪获得改进的性质估计的方法，该方法包括如下步骤对在线分析仪获得的数据进行数学转换，得到与性质相关的计算值；及用一个或多个工艺变量回归计算值，获得性质的估计值。2.如权利要求1所述方法，其中估计值用于控制聚烯烃反应器，该反应器用于制造选自包含至少50wt%源于丙烯单体单元的聚合物和包含至少50wt%源于乙烯单体单元的聚合物的聚合材料。3.如权利要求1所述方法，其中使用核磁共振谱仪得到自由感应衰减曲线数据，对其进行数学转换后获得计算值，其中用一个或多个工艺变量回归该计算值，用于估计聚合材料的熔体流速。4.如权利要求1所述方法，其中在线分析仪选自核磁共振、近红外、红外、紫外-可见光、X-射线荧光、超声以及拉曼光谱仪。5.如权利要求1所述方法，其中至少一部分化学制造过程是在化学反应器中进行。6.如权利要求5所述方法，其中化学反应器选自气相流化床反应器、气相亚流化床反应器、搅拌釜反应器、液体槽式反应器、具有一个或多个流化区域的气体循环反应器以及超临界环路反应器。7.如权利要求6所述方法，其中在线分析仪为核磁共振谱仪，通过对谱仪获得的自由感应衰减曲线进行数学转换得到计算值。8.如权利要求5所述方法，其中核磁共振谱仪用于获得进行数学转换而得到计算值的数据，该计算值再用一个或多个工艺变量回归而用于估计聚合材料的熔体流速。9.如权利要求8所述方法，其中工艺使用聚烯烃反应器，聚合材料选自包含至少 50wt%源于丙烯单体单元的聚合物和包含至少50wt%源于乙烯单体单元的聚合物。10.如权利要求9所述方法，其中聚合材料为包括聚合的丙烯和乙烯单体单元的抗冲共聚物。11.如权利要求9所述方法，其中聚合材料包括至少50wt%源于丙烯单体单元的物质以及至少源于除丙烯或含四个或更多个碳原子的α烯烃以外的烯烃单体单元的物质。12.如权利要求9所述方法，其中聚合材料包括至少50wt%源于乙烯单体单元的物质以及至少源于除丙烯或含四个或更多个碳原子的α烯烃以外的烯烃单体单元的物质。13.如权利要求1所述方法，其中回归为非线性回归。14.如权利要求1所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：拉马斯瓦米·维迪亚纳森，威廉·D·斯蒂芬斯，戴维·R·万哈勒，
申请(专利权)人：伊内奥斯美国公司，
类型：发明
国别省市：