CN100482437C - 通过连续泡沫块法生产泡沫的工艺和装置 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及通过连续泡沫块法生产泡沫的装置和工艺，其中测量了泡沫形成混合物沿传送带的高度，测定了作为实际上升高度与标准高度的偏差的函数的校正变量。
Description
发明领域
本发明涉及通过连续泡沫块法生产泡沫的工艺和装置，具体地，涉及生产聚氨酯泡沫的工艺和装置。
背景技术
泡沫的产品质量涉及到大量的环境因数和装置参数，对于聚氨酯泡沫的生产更是这样。生产聚氨酯泡沫的数学模型涉及到许多这类参数，这可从Philip Connolly发表在1987年第5期“ShellPetrochemical”14页上的文章“聚氨酯泡沫生产的专家系统(An ExpertTouch for PU Foam Production)”进行了解。
各个参数对于聚氨酯泡沫生产的重要性可从Dr.R.Schiffauer和C.Den Heijer发表在1983年1/2月号的杂志“CELLULAR PLASTIC”上的文章“柔性聚氨酯泡沫块：公式、天气条件和储存条件对泡沫性能的影响(Flexible Polyurethane Slabstock Foam：The influence ofFormulation，Climatic Conditions and Storage Conditions on FoamProperties)”进行了解。具体地，环境条件如大气压力和大气湿度对生产工艺的显著影响可导致生产出现夏季-冬季效应。
为了在聚氨酯泡沫的生产中保证质量，已经知道要分析原始物质的性能，还要对最终产品进行全面检查分析。从B.Hofmann和J.Albertz刊登在86(1996)期“合成材料(kunststoffe)”上的文章“
von PUR-Schaumstoffen，
desSteigverhaltens mit Ultraschall”知道可以通过超声波传感器来测定混合的原始物质所显示的性能。进行质量控制的类似方法还可从Dr.Ing.Dirk Wehrhahn刊登在1991年8/9月号“聚氨酯技术(UrethanesTechnology)”上的文章“用于泡沫测量的超声波：聚氨酯泡沫的质量控制工具(Ultrasonics for foam measurements：a quality control toolfor PU foams)”了解。脉冲回波(pulse-echo)法用于超声波测量。
另一种根据超声波距离测量法测量泡沫高度的系统可从1993年38(6)期“合成材料评论(Kunststoffberater)”11页上的文章“
gibt den Takt an”进行了解。一种可供选择的使用电荷耦合器件(CCD)照相机的传感原理可从1977年18(4)期“聚合合成物(Polym.Compos.”518-525页上的文章“使用电荷耦合器件(CCD)照相机进行液体合成物模制树脂的衰减波光学纤维固化监控(Use of acharged coupled device camera for evanescent wave optical fiber curemonitoring of liquid composite molding resins)”。可从日本专利JP10329 160了解一种用于测量泡沫膨胀的传感器，这种传感器可测定泡沫的重量和厚度。
一种测定生产的泡沫性能的方法可从1992年的塑料工程学会年度学术会刊1519到1526页的“微蜂窝状泡沫结构的无损测定性能，一种推荐传感器的误差分析”进行了解。
可在生产聚氨酯泡沫的过程中实现质量保证的通过计算机进行的各种方法已经公开在，例如，Salvatore Consoli发表在1997年3月卷33“泡沫塑料(CELLULAR P1ASTIC)”杂志102页的文章“通过连续泡沫块成型技术连续生产柔性聚氨酯泡沫的管理软件(Softwareto Manage a Continuous Production of Flexible Polyurethane Foams bySlabstock Technology)”，James D.Shoup发表在1995年9月26到29日举行的“聚氨酯1995”学术会议的会刊489和490页的文章“泡沫相关问题在线处理(Foam Roadmap On-Line Answernostics)”，和Reinhart Schiffauer发表在14(1998)期“高级聚安酯科学技术(Adv.Urethane Sci.Techn.)”1到44页的“柔性聚亚氨酯泡沫的性能预测数学模型(Mathematical Property Prediction Model for FlexiblePolyurethane Foams)”。
RIM加工过程的工艺参数专家系统可从F.Schnabel，Sulzbach，K.-H，
等人发表在1988年10月卷88“合成材料(Kunststoffe)”的文章“Experten mit System，Prozesssteuerung des PUR-RRIM-Verfahrens zur Herstellung von Karosserieauβenteilen”，和Karl-Heinz
，Hans Joachim Meiners，Hans-Joachim Ludwig等人发表在2001年4月卷91“合成材料(Kunststoffe)”的文章“PUR-Teile kostengunstigfetigen，Stand der Polyurethan-RRIM-Technologie”中了解。这些专家系统被认为能够提供有关产品性能，工艺控制，质量保证和预防性维修的最后方案。
从现有技术可以知道用于生产连续聚氨酯泡沫块和其他泡沫块的各种类型装置。这些装置可经商业途径从位于德国，53754SanktAugustin，Birlinghovener Straβe 30的Hennecke GmbH公司购买，尤其是有关连续生产柔性泡沫产品的装置。这些装置还可以称作连续泡沫块装置。
已知现有技术还有的另一类连续泡沫块装置包括在“Planiblock，Draka-Petzetakis，Maxfoam and Vertifoam，Edge Control”(见合成材料手册，7.聚氨酯，编辑为Oertel，G.由Hanser Verlag在慕尼黑和维也纳于1993年出版)中公开的装置和适用于可变压力泡沫加工(VPF)工艺的装置。聚氨酯柔性泡沫还可以用这类装置通过连续矩形加工工艺进行生产。
以连续泡沫块工艺生产聚氨酯泡沫的各类装置可经商业途径从英国曼切斯特的Cannon Viking公司购买。
连续生产聚氨酯泡沫块的各种装置在德国专利691 19 244 T2，692 17 671 T2，美国专利US 4,492,664公开。另一种生产聚氨酯泡沫的装置可从德国专利696 10 885T2了解。
利用这些装置生产聚氨酯泡沫块的各种工艺公开于，例如，德国专利DE 381 99 40A1，DE 196 49 829 A1，DE 431 587 4A1和DE195 06 671 C2。
发明内容
因此，本发明的目的是提出一种改进的生产工艺，用于连续泡沫块法生产泡沫；和以这种工艺生产泡沫的改进的装置。
本发明目的得以实现是利用了校正变量来调节泡沫生产工艺，其中校正变量根据测量的泡沫高度进行测定。
本发明提出了一种连续生产泡沫块的工艺，包括：
a)在移动的传送带上沉积泡沫形成混合物；
b)沿传送带测量所述泡沫形成混合物的实际上升高度，从而实际上升高度是由沿传送方向设置的三个或以上的高度传感器所记录；
c)测定校正变量，校正变量是实际上升高度与对应的标准高度的偏差的函数；和
d)利用所述校正变量调节工艺。
本发明还提出了以连续工艺生产泡沫块的装置，包括：
a)沿传送方向设置的三个或以上的高度传感器，用于测量泡沫形成混合物沿传送带的实际上升高度的装置；
b)测定所述工艺校正变量的装置，所述校正变量是实际上升高度与标准高度的偏差的函数。
附图说明
图1显示了一种泡沫形成装置，其结合了本发明的装置；
图2是在泡沫生产过程中各个不同点测得高度的图表，并显示了在相同点的泡沫标准高度；
图3是根据本发明的装置的方框图；
图4显示了适合于本发明的装置的人工神经网络；
图5是本发明的装置的操作流程图；
图6显示了另一种泡沫形成装置，其结合了本发明的装置。
标记表
传送带 1
传送方向 2
混合管 3
膨胀泡沫 4
覆盖纸 5
滚筒 6
传感器 7，8，9，10，11
上升高度 12，14，15，16，17，
距离 13
总线系统 18
调节器 19
设定上升高度 20，21，22，23，24
曲线 25，26
工艺 30
模块 31，32，33，34，36
运算表格 37
数据库 38
升降板 39
升降板段 40
泡沫块 41
连续泡沫 42
具体实施方式
本发明通过沿装置的泡沫膨胀区记录多点的实际上升高度对连续泡沫生产过程中的泡沫生产进行修正调节。实际上升高度与对应的设定上升高度(也称作标准高度)进行比较。根据实际上升高度与设定上升高度之间的偏差得到重新调节工艺的校正变量。
具有非常优越性的地方在于，本发明使得泡沫生产过程中可重新调节装置参数和/或泡沫原始材料的成分，以实现所要求的泡沫质量，该质量越恒定越好。其结果是，通过改变工艺参数和环境条件，如大气压力，减少了产品性能的变化，如泡沫密度和压缩强度。还带来了另外的优点，即启动装置所需时间和废品数量减少。
根据本发明的优选实施例，泡沫生产是在Hennecke，Planiblock，Draka-Petzetakis，Maxfoam，Vertifoam，Edge Control和VPF型装置上进行的。这些装置传统上具有传送机构，膨胀的泡沫沿传送方向在传送机构上移动。在某些情况下，所谓的升降板设置在泡沫膨胀区。
根据本发明，在泡沫膨胀区沿传送方向设置多个高度传感器，为了测量在膨胀区各个点上的实际上升高度。可以应用不同类型的传感器，比如，超声波传感器、挡光板、CCD照相机、电容传感器、电感传感器、激光测量系统或其他的可进行实际上升高度测量的传感器。
根据本发明的优选实施例，通过测得的实际上升高度得到拟合试验曲线，并与设定曲线进行比较。例如，曲线斜率之间的差别，或膨胀区域的曲线积分之间的差别可用作测定校正变量的基础。
根据本发明的优选实施例，膨胀泡沫的传送速度可用作校正变量。例如，如果实际上升高度低于设定上升高度，传送速度下降直至实际上升高度与设定上升高度充分符合。
根据本发明的又一优选实施例，单位时间输送到连续泡沫块生产线的材料数量可用作校正变量。例如，如果实际上升高度低于设定上升高度，增加单位时间输送的材料数量直到实际上升高度和设定上升高度充分符合。
根据本发明的另一优选实施例，输送到连续泡沫块生产线的材料化学成分可用作校正变量。例如，如果实际上升高度低于设定上升高度，对输送材料的化学成分进行改进使泡沫材料可以更快产生泡沫。
根据本发明的另一优选实施例，根据实际上升高度与设定上升高度的偏差可测定不同的校正变量，如传送速度、单位时间输送材料的数量和/或输送材料的化学成分的变化。
根据本发明的另一优选实施例，可根据实际上升高度来预测所生产的泡沫的至少一个产品性能。可利用精确的回归模型进行预测。可选择地或额外地，人工神经网络或混合神经网络可用于进行预测。
根据本发明的优选实施例，实际上升高度、输送材料的化学成分，装置和/或环境参数可作为输入参数输入到人工神经网络。根据这些参数，人工神经网络预测至少一个产品性能，比如，泡沫密度或压缩强度。
为了训练这些人工神经网络，进行了一系列实验以测量根据输入参数变化预测的产品性能。通过这样方式测定数据，对人工神经网络进行训练，即将实际参数、上升高度、化学成分、装置和/或环境参数输入到人工神经网络中。人工神经网络预测的产品性能与实际测得的产品性能比较。根据预测的产品性能和实际产品性能之间的差别，进行调适神经元的加权重，即训练人工神经网络。
可选择地或额外地，人工神经网络的这种训练也可以在进行生产时实施。即，不进行系列的实验，而是将某段时间(如一年)内的生产数据收集起来，用来训练人工神经网络。
根据本发明的另一优选实施例，预测的产品性能用于所生产泡沫的质量分类。例如，可将预测的质量储存在数据库。
根据本发明的另一优选实施例，根据预测的至少一个产品性能，可确定所生产泡沫的质量不好的区域。将这样的区域从泡沫块上切除。与现有技术相比，具有的优点是产生的废料较少。
例如，在连续泡沫块生产过程中，一般从连续泡沫条切出6米长的泡沫块。根据现有技术，然后要对各个泡沫块进行质量检查。相反地，本发明允许将预测为质量不好的泡沫区域从连续泡沫条切除，这样就可以得到具有均匀预测质量的6米长的泡沫块。还可以根据不同的质量标准进行分级。
下面参考附图对本发明的优选实施例进行详细的说明。
图1是根据本发明的优选实施例利用Hennecke法的连续矩形泡沫块生产工艺的原理图；
图2是显示实际上升高度和设定上升高度(标准高度)的图表；
图3是根据本发明的装置的实施例的方框图，带有调节器和用来预测产品性能的计算机系统；
图4显示了图3的计算机系统的神经网络的实施例；
图5是图3和图4的装置的操作流程图；
图6显示了本发明的另一实施例的Maxfoam连续泡沫块矩形生产工艺。
图1显示了用Hennecke Planibloc法通过连续泡沫块生产工艺生产泡沫，尤其是聚氨酯泡沫，的装置。此装置具有沿传送方向2移动的传送带1。在传动带1的起始处在传送带1上方设有混合管3。混合管3用于将反应的化学系统施加到传送带1的表面。反应的化学系统是泡沫混合物，例如，用于生产聚氨酯泡沫的泡沫混合物。
反应的化学混合物在传送带1上膨胀，形成带有膨胀的泡沫4的膨胀区。通过滚轮6传送的覆盖纸5施加到泡沫表面。
传感器7，8，9，10和11设置在膨胀区上方。例如，传感器7用于测量泡沫上升高度12。为此，取决于所用传感器的原理，上升高度12可直接或间接通过传感器7和膨胀泡沫4的表面之间距离13测定。上升高度14、15、16和17通过传感器8、9、10和11测定。
传感器7、8、9、10和11分别连接到总线系统18。总线系统18连接到调节器19。调节器19因此通过总线系统接收传感器7、8、9、10和11的测量信号。根据这些测量信号，调节器19测定重新调节连续泡沫块工艺的校正变量。例如，用作校正变量的传送带1的速度、和/或单位时间通过混合管3输送的反应的化学系统、和/或该系统的化学成分。
图2显示了测定的实际上升高度与给出的设定上升高度进行比较的图表，设定上升高度可在带有升降板的装置设置，如MaxFoam法中的升降板。实际上升高度12、14、15、16和17显示于坐标系中。X轴代表传送方向2，y轴代表上升高度。
设定上升高度20、21、22、23和24也显示在坐标系中。代替离散的设定上升高度，上升高度线可以具有曲线25的形式。
为了进行调节，对实际上升高度和设定上升高度之间的差别进行了评估。画出经过测量得到的实际上升高度12、14、15、16和17的拟合曲线26可以实现评估，这条线可以是拟合线或多项式，如样条多项式，或小波线。
为了测定校正变量，例如，可利用曲线25和26之间的斜率差，即得到曲线25的斜率和曲线26的斜率之间的差别。斜率差是实际上升高度与设定上升高度的差别的度量。
可选择地或额外地，例如，可以得到曲线25和曲线26的积分。两个积分的差别形成了实际上升高度与设定上升高度偏差的度量。
可选择地或额外地，实际和设定曲线的特征点或拐点也可以用于测定校正参数。在没有升降板的一类装置中，在喷出泡沫区域一般可以得到带有另外的拐点的S形曲线。这两个拐点可以用于测定校正变量。
根据实际上升曲线与设定上升曲线的偏差，可测定重新调节连续泡沫块工艺的校正变量。在图2所示示例中，例如，可增加传送带1(见图1)的速度以减少沿传送方向2的传感器7、8、9、10和11测量位置的实际上升高度。可选择地或额外地，也可以减少单位时间混合管3施加的反应的化学系统的数量，以减少实际上升高度。可选择地和额外地，可进一步改进反应的化学系统的成分，使泡沫形成的更慢，因此可减少在测量位置的实际上升高度。
装置的升降板倾斜度也可用作校正变量。例如，如果实际上升高度低于设定上升高度，可以调节一段或多段升降板，使升降板的倾斜度减少。
此外，输送到混合管的材料温度也可以用作校正变量。为此，加热器(flow-through heater)最好设置在混合管的输送管线上，以调节输送到混合管的材料组分的温度。
混合管的组分喷射压力也适合用作校正变量。喷射压力是混合管中各组分的喷射压力。可选择地或额外地，混合管中的压力也可以用作校正变量。调节可通过位于混合管出口的节流阀进行。
用于混合组分的混合器的速度也可以用作校正变量。这种混合器或搅拌器可设置在混合管内。混合器的一般速度范围是每分钟2000到5000转。
气体在组分中的溶解和/或分布的数量也可以用作校正变量。
图3显示了根据本发明的装置的方框图。图1与图3中相对应的部件在两种情况下用相同的标记来表示。
在装置中，泡沫通过连续泡沫块工艺30进行生产，例如通过Hennecke或Maxfoam连续矩形生产工艺。传感器7，8，9，10和11设置在装置上，如图1所示。
工艺30可通过调节器19进行调节。调节器19包括模块31以测定实际上升曲线(图2中的曲线26)。调节器19还包括模块32，以比较模块31测定的实际上升曲线和储存在模块33中的设定上升曲线(图2中的曲线25)。在模块32，进行计算表示实际和设定上升曲线偏差度量的测量数。将测量数输入模块34，用于测定重新调节工艺30的校正变量。
装置还包括计算机系统35，带有预测泡沫的至少一个产品性能的模块36，分类泡沫预测质量的运算表格37，和数据库38。沿连续泡沫块纵向的预测产品质量可储存在数据库38中，即在连续泡沫块X方向上的特定点的预测产品质量储存在数据库38中。
计算机系统35接受作为输入参数的模块31测定的实际上升曲线，输入参数进入模块36。可选择只输入实际上升高度。此外，模块32测定的测量数也可以输入计算机系统35，其中测量数表示实际和设定上升曲线之间偏差的范围。
根据这些输入值，模块36对所生产的泡沫的一个或多个产品性能进行预测。预测的产品性能，例如，可以是密度和压缩强度。
通过预测的产品性能运算表格37进行质量分类，根据产品质量标准得到的产品性能允许偏差值储存在运算表格37中。
目前生产泡沫的预测产品性能和要求的质量然后输入数据库38。
工艺30生产的连续泡沫块一般要分割成6米长的泡沫。为此，工艺30包括切割机构。切割机构最好是由计算机系统35控制。如果计算机系统35预测连续泡沫块比较短的一段的质量不高，可通过控制切割机构从连续泡沫切除。通过这种方式工艺30产生的废品可以减少。
图4显示了图3的预测模块36的实施例。这个实施例是人工神经网络。人工神经网络的输入参数是实际上升高度(图1和2中的上升高度12、14、15、16、17)，混合管3(见图1)施加到传送带1的反应的化学系统的组分，装置参数，如压力、温度；最好还包括环境参数，如大气压力和大气湿度。
根据这些输入参数，人工神经网络预测一个或多个产品性能。
训练人工神经网络的训练数据可从不同的系列实验或通过记录当前生产的数据得到。
图5通过流程图显示了根据本发明的工艺。在连续泡沫块生产工艺中，泡沫膨胀区的实际上升高度在步骤50首次测量。在步骤51根据实际上升高度与设定上升高度的偏差测定重新调整连续泡沫块工艺的校正变量。因此在步骤52重新调整工艺。此后，在步骤50再次测量实际上升高度，以逐步调整连续泡沫块生产工艺。
在步骤53根据实际上升高度和/或根据校正变量预测产品性能。在步骤54根据预测产品性能预测质量等级。在步骤55将质量等级储存在数据库中。在步骤56，根据预测的质量对连续泡沫块的分割进行控制，比如，将质量不好的部分连续泡沫块切除，以便实现高质量的内聚力很强的泡沫块。
图6显示了本发明的装置的另一个实施例，其通过Maxfoam方法进行操作。图6和图1中相对应的部件用相同的标记来表示。
与图1中的实施例相反，图6的实施例中的传送带1采用升降板39处理膨胀区。升降板分成许多段40，进行调节使升降板近似于膨胀泡沫4的轮廓。膨胀泡沫的上侧面因此近似于平面。
膨胀泡沫4的表面通过传感器7、8、9，，，扫描，以测定具体的实际上升高度。其尽可能为零，因为膨胀总是向下延伸形成由升降板39形成的轮廓。在这个实施例中，进行的调整使传感器7、8、9，，，记录的膨胀泡沫的表面尽可能为平面。
图6还显示了从连续泡沫上切下的泡沫块41，泡沫块41是通过切割连续泡沫块42得到的。
Claims (41)
1.一种连续生产泡沫块的工艺，包括：
a)在移动的传送带上沉积泡沫形成混合物；
b)沿传送带测量所述泡沫形成混合物的实际上升高度，从而实际上升高度是由沿传送方向设置的三个或以上的高度传感器所记录；
c)测定校正变量，所述校正变量作为实际上升高度与对应的标准高度的偏差的函数；和
d)利用所述校正变量调节所述工艺。
2.根据权利要求1所述的工艺，其特征在于，所述泡沫形成混合物是聚氨酯泡沫形成混合物。
3.根据权利要求1所述的工艺，其特征在于，所述泡沫形成混合物反应产生柔性的聚氨酯泡沫。
4.根据权利要求1所述的工艺，其特征在于，所述工艺使用了带传送带的传送装置，所述传送带沿传送方向进行驱动。
5.根据权利要求4所述的工艺，其特征在于，所述传送装置具有升降板。
6.根据权利要求1所述的工艺，其特征在于，传送速度用作校正变量。
7.根据权利要求5所述的工艺，其特征在于，升降板的调节用作校正变量。
8.根据权利要求1所述的工艺，其特征在于，单位时间的泡沫形成混合物的数量用作校正变量。
9.根据权利要求1所述的工艺，其特征在于，所述泡沫形成混合物的化学成分用作校正变量。
10.根据权利要求1所述的工艺，其特征在于，所述泡沫形成混合物的温度用作校正变量。
11.根据权利要求10所述的工艺，其特征在于，所述温度通过至少一个设置在混合管输送线上的加热器进行调节。
12.根据权利要求11所述的工艺，其特征在于，所述泡沫形成混合物进入混合管的喷射压力用作校正变量。
13.根据权利要求11所述的工艺，其特征在于，混合管中的压力用作校正变量。
14.根据权利要求13所述的工艺，其特征在于，所述混合管中的压力通过所述混合管的出口的节流阀进行调节。
15.根据权利要求1所述的工艺，其特征在于，所述泡沫形成混合物的混合器的速度用作校正变量。
16.根据权利要求1所述的工艺，其特征在于，所述泡沫形成混合物中溶解和/或分布的气体数量用作校正变量。
17.根据权利要求1所述的工艺，其特征在于，沿所述传送带的某些区域的至少一个泡沫产品性能作为实际上升高度的函数进行预测。
18.根据权利要求17所述的工艺，其特征在于，至少一个产品性能的预测通过回归模型进行。
19.根据权利要求17所述的工艺，其特征在于，所述预测通过人工神经网络或混合人工神经网络进行。
20.根据权利要求19所述的工艺，其特征在于，实际上升高度作为输入参数输入人工神经网络。
21.根据权利要求17所述的工艺，其特征在于，预测的产品性能用于泡沫产品质量的分类。
22.根据权利要求21所述的工艺，其特征在于，切除泡沫产品的任何质量不好的区域。
23.在连续生产工艺中生产泡沫块的装置，包括：
a)沿传送方向设置的三个或以上的高度传感器，用于测定泡沫形成混合物沿传送带实际上升高度；
b)测定所述工艺的校正变量的装置，所述校正变量是实际上升高度与标准高度的偏差的函数。
24.根据权利要求23所述的装置，其特征在于，生产的泡沫产品是柔性的聚氨酯泡沫。
25.根据权利要求23所述的装置，其特征在于，所述传送装置具有沿传送方向驱动的传送带。
26.根据权利要求23所述的装置，其特征在于，所述装置具有升降板。
27.根据权利要求23所述的装置，其特征在于，测定所述校正变量的装置是测定传送速度的装置。
28.根据权利要求23所述的装置，其特征在于，测定所述校正变量的装置是测定升降板倾斜度的装置。
29.根据权利要求23所述的装置，其特征在于，测定所述校正变量的装置是测定单位时间输送的泡沫形成混合物数量的装置。
30根据权利要求23所述的装置，其特征在于，测定所述校正变量的装置是测定所述泡沫形成混合物的化学成分的装置。
31.根据权利要求23所述的装置，其特征在于，测定所述校正变量的装置是测定混合管的泡沫形成混合物喷射压力的装置。
32.根据权利要求23所述的装置，其特征在于，测定所述校正变量的装置是测定混合管中压力的装置。
33.根据权利要求32所述的装置，其特征在于，所述混合管中的压力可以通过位于所述混合管出口处的节流阀进行调节。
34.根据权利要求23所述的装置，其特征在于，测定所述校正变量的装置是测定所述泡沫形成混合物的混合器的速度的装置。
35.根据权利要求34所述的装置，其特征在于，所述混合器设置在所述混合管。
36.根据权利要求23所述的装置，其特征在于，测定所述校正变量的装置是测定所述泡沫形成混合物中溶解和/或分布的气体数量的装置。
37.根据权利要求23所述的装置，其特征在于，测定所述校正变量的装置是测定所述泡沫形成混合物温度的装置。
38.根据权利要求27所述的装置，其特征在于，加热器设置在混合管的输送线上进行温度调节。
39.根据权利要求23所述的装置，其特征在于，预测至少一个泡沫产品性能的装置沿所述传送装置设置，所述产品性能是泡沫实际上升高度的函数。
40.根据权利要求39所述的装置，其特征在于，用于预测的装置使用回归模型。
41.根据权利要求39所述的装置，其特征在于，用于预测的装置是人工神经网络或混合人工神经网络。
42.根据权利要求39所述的装置，其特征在于，所述装置还包括控制切割机构的系统，所述切割机构可将泡沫分割成具有预定产品性能的泡沫块。
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