CN102449562B - 纸张、纸板或板纸的性质的建模 - Google Patents

纸张、纸板或板纸的性质的建模 Download PDF

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Abstract

最终产品(206)的性质，例如，纸张、纸板或板纸的性质，对最终产品(206)的用户而言是重要的。为了能够制造具有期望品质的最终产品(206)，重要的是要知道哪种用于制造最终产品(206)的纸浆导致了最终产品的特定种类的性质。实施例提供用以产生模型的方法和装置，所述模型关联最终产品(206)的至少一个性质与所述纸浆的至少一个性质。在该模型的基础上，制造过程也是可控的。

Description

纸张、纸板或板纸的性质的建模
技术领域
本发明涉及对最终产品的性质进行建模，所述最终产品如纸张、纸板(paperboard)或板纸(board)，并特别地涉及在对给定的最终产品的纸张技术性质进行建模的过程中原料的筛分的使用，所述原料如纤维水悬浮体，其用于制造最终产品。
背景技术
一般地，造纸的目标是制造出满足客户的品质要求的纸张。可用几个不同的参数来表示纸张品质，例如，拉伸强度、纸张重量和纸张的表面性质。纸张的上述纸张技术性质取决于几个因素，例如，包括用于造纸的纸浆的品质。通过将纸浆馈送到造纸机的网上，并被烘干成纸，将纸浆用于造纸。举例来说，可以通过化学方法或机械方法从木材中分离出纤维素，从而制造出纸浆。借助于回收纤维处理，也可利用回收纤维(例如，新闻用纸)来制造纸浆。此外，很明显，纸张的品质在很大程度上取决于生产该纸张的造纸机的不同操作。
因此，在制造纸张、纸板或板纸的过程中，纸浆是中间产物，包括纤维悬浮液，例如，纤维素、矿物质和化学制品。然而，纸浆的主要成分是水，其分散纤维，并使纤维柔韧。
由于纸浆的生产可以有数个不同的方式，而且，有数个不同的工艺影响纸浆的制造，因此，很明显，以不同的方式生产的纸浆可能具有十分不同的性质。因此，作为最终产品而制造的纸张、纸板或板纸的纸张技术性质可能会相差很大，这取决于所使用的纸浆的性质。因此，如果不能精确地确定纸浆的品质，那么评价最终产品的纸张技术性质的价值将是极大的挑战。已经进行了很多尝试去解决这个问题，方法是通过保持纸浆的品质稳定，以这种方式，来获得指定品质的纸张、纸板或板纸。
上述方案中的问题是保持纸浆的性质稳定具有挑战性，而且，当客户希望拥有指定品质的纸张、纸板或板纸的时候，搜索具有期望品质的纸浆的性质是耗时和耗资源的工作。因此，为了生产期望类型和品质的最终产品，重要的是提供一种不会造成资源过度浪费的解决方案。
发明内容
因此，本发明的目标是提供一种方法和装置，所述装置以能够解决上述问题的方式来实现该方法。本发明的目标由独立权利要求中所表征的方法和方案实现。
因此，本发明涉及独立权利要求1和19中公开的方法。
因此，本发明涉及独立权利要求10和28中公开的装置。
在从属权利要求中公开本发明的优选实施例。
举例来说，根据本发明的方法和实现该方法的装置的优点包括最终产品的实时控制。
附图说明
下面，结合优选实施例并参照附图更详细地描述本发明，其中：
图1示出造纸机的一般结构；
图2示出产生模型的原理；
图3示出筛分仪的结构；
图4示出控制的原理；
图5示出借助于模型确定最终产品的性质的方法；和
图6示出借助于模型控制最终产品的品质的方法。
具体实施方式
图1示出造纸机的原理结构。经由网仓(wire well)100，一个或多个纸浆被馈送入造纸机，所述网仓100通常处于纸浆部分的混合 槽130和机加工槽(machine tank)132之后。举例来说，纸机浆(machine pulp)被分批送至短循环(short circulation)，由纸张重量(basis weight)控制或等级变化程序来控制。可用分离的混合反应器(图1中未示出)来代替混合槽130和机加工槽132，而且，纸机浆的分批处理由各纸浆部分的馈送来控制，分别借助于阀或另一个流量控制部件128。在网仓100中，将水混入纸机浆，以获得用于短循环的期望的稠度。水可以以下列方式在造纸机中循环——用于稀释纸浆的水是从成形器110处获得的(从成形器110到网仓100的虚线)。净化装置102可用来除去所产生的纸浆中的沙子(涡流除渣器)、空气(除气槽)和其它粗粒物质(压力筛)，并借助于泵104将纸浆泵入流浆箱106。在流浆箱106之前，如果需要的话，可向纸浆加入填充剂TA和/或留着剂RA，所述填充剂TA包括例如高岭土、碳酸钙、滑石、白垩、氧化钛和硅藻土等等，所述留着剂RA包括无机的、天然有机的或合成的水溶性的有机的聚合物。填充剂能够改善结构、表面性质、不透明性、亮度和适印性，并能减少制造费用。而留着剂RA则提高细粒(fine)和填充剂的留着，并同时以这样的方式促进除水。填充剂和留着剂以及纸浆和它的化学性质都影响纸幅和纸张表面的形态。
流浆箱106是造纸机的起动部分的第一部分，其任务是将纸浆馈送到网上，以形成纸幅。当馈送纸浆以形成纸幅时，流浆箱106易于产生湍流。借助于湍流，纸浆的纤维尽可能均匀地形成纸幅，而不是仅仅在网的方向上。在馈送之前，为了纤维束的分解，要强烈地搅动流浆箱106中的纸浆。借助于高转速的筛网型辊，如在匀浆辊流浆箱中，或者，借助于锥形流动槽道，如在水力式流浆箱中，可出现搅动和湍流的产生。在流浆箱106之前，通常有组件129，其影响将被移动到纸箱中的纸浆。举例来说，这样的组件可是精磨机和/或筛网(图1中未示出)，借助于它可处理被移动到流浆箱106中的纸浆。精磨机的目的是以这样的一种方式来处理纤维，举例来说，与以前相比它们的表面结构能允许较好的键合，或者，它们的机械性质能沿着期望 的方向变化。借助于筛网，纸浆可被分成不同的部分，可对它们分别进行处理，以获得期望的性质。
经由流浆箱的唇板108，纸浆从流浆箱106被馈送入成形器110，其可以是长网、夹网成形器、叠网成形器或柱状成形器。在成形器110中，从纸幅10中除去水，此外，灰分、细粒和纤维被移动到短循环。在成形器110中，将纸浆馈送到网上，以形成纸幅10，纸幅10被预先烘干并被压入压榨机112中。在该压榨机中，纸浆在两个毛布之间移动，并且，当纸张通过该毛布时，水从纸浆移到该毛布。在一个压榨部，也可有多于两个的毛布。在毛布循环中清洗该毛布，因此，它又可以用于除去纸浆中的水。实际上，在干燥机14处烘干纸幅10，所述干燥机可有不同的类型。最常见的类型是滚筒烘燥方法，其中，纸幅在大的加热圆筒的表面上行进。由于该圆筒的表面是热的，因此水从纸幅中蒸发出来。从该圆筒收集所产生的蒸汽，并将其用于造纸机的其它运行中。其它烘干形式包括，例如，穿透干燥或红外线干燥。
在这个应用的背景下，涉及纸张、纸板和板纸的造纸机以及纤维素生产机器可进一步包括预压光机138、涂敷部分140和/或后压光机142。然而，涂敷部分140并不是必需的，因此，多于一个压光机138、142也不是必需的。在涂敷部分140中，涂布泥浆可加在纸张的表面上，该泥浆可包括高岭土、滑石或碳酸盐、淀粉和/或乳胶。涂布泥浆的使用通常降低纸张的粗糙度并提高其光泽度。
在压光机138、142中，未涂敷的或涂敷的纸幅在以期望的力量施压的辊之间移动，纸张的表面形态，例如粗糙度，会发生改变。压光机138、142还可能影响纸张的厚度和/或光泽。在压光机138、142中，可借助于纸幅的润湿、温度和辊之间的压区负荷(方式是：指向纸幅的压力越大，则纸张越平滑、越有光泽)来改变纸幅的性质。润湿和温度的上升进一步减小粗糙度并提高光泽度。
如所期望的那样，纸张可被轧制成卷曲单元中的机器卷。除此之外，很明显，本领域的普通技术人员熟知造纸机的运行，因此，在这方面不再进行更详细地描述。
图1还示出造纸机的控制方案。有关品质的因素包括纸浆部分的数目和它们彼此的比例、填充剂的量、留着剂的量、机器速度、网水的量和干燥效率。控制器126可以借助于阀128控制纸浆部分的分批处理，借助于阀136控制填充剂TA的分批处理，借助于阀134控制留着剂RA的分批处理，控制唇板108的大小，控制机器速度，控制网水的量和区块114中的干燥处理。控制器126还使用测量设备116到120来监视控制措施、品质和/或等级变化。至少一个测量部分116到124可用来测量纸幅10的表面形态。控制器126还可测量其它部分(举例来说，在采用控制措施的相同点处)中的纸幅10的性质。
控制器126可被认为是基于造纸机或其部分的自动数据处理的控制方案。控制器126可接收数字信号，或者将其接收的模拟信号转换成数字信号。控制器126可包括微处理器和存储器，并根据适当的计算机程序来执行信号处理。举例来说，控制器126的原理可以是PID(比例-积分-微分)、MPC(模型预测控制)或GPC控制(一般预测控制)。
图2显示，根据本发明的实施例，产生模型的实现方案。样品220取自液态纤维纸浆，所述纸浆将被输送入流浆箱200或已经进入流浆箱200，且被用于制造最终产品206。举例来说，样品220可被送到筛分仪202，其中，根据粒子的流体动力学流动阻力来设置样品220。在时间T1时刻，由至少两个粒子的大小从样品220确定至少一个性质。根据实施例，在时间T2时刻，由最终产品206确定至少一个性质，所述时间T2时刻晚于时间T1时刻。此外，至少基于所确定的最终产品206的至少一个性质和样品220的至少一个性质，产生模型。该模型可用来对最终产品206进行建模，或者，用来控制最终产品206的制造过程。
筛分仪可类似于图3中所示的那一个，下面将描述它的运行。可经由阀302将液态纤维纸浆样品馈送入管304，其中，借助于调节器300来控制推动样品前进的水的压力、流量和温度。执行筛分法的管304可以是任意长和任意厚的。该管的长度甚至可以是几十或几百米， 该管的直径甚至可以是几十厘米。然而，优选地，该管的直径要尽可能的小，甚至小于1毫米。可用聚合物，例如塑料和金属等，来制造管304。
当样品在管304中流动时，该样品的固体物质的粒子以下述方式根据粒子的大小而被设置，即在样品的前端部分中收集最大的粒子，在样品后端部分中收集最小的粒子。因此，大的粒子比小的粒子流动得更快。可根据粒子的大小分部分地设置样品的粒子，每一部分包含在期望的上限和期望的下限之间的粒子。这样，根据实施例，依照粒子的大小来设置样品的粒子，即，依照粒子的流体动力学流动阻力。举例来说，在样品中表示纤维性质的参数包括：纤维长度，纤维的长度分布，纤维束的数目，纤维的光学性质如亮度、RI值(余墨)或颜色，纤维宽度，纤维的管壁强度，线密度，细粒的量，纤维的卷曲，纤维的表面细纤维化，纤维的电导率和电容率，以及纤维中的声速。
必要时，部分可取自样品而进入样品接收器314到320，并且，可能有N个样品接收器，其中，N是大于或等于2的正整数。可在实验室中测量样品接收器314到320中的每一部分，或者，按照测量在筛分管304中流动的样品相同的方式，使用一个或多个测量方法来测量所述部分。
因此，根据实施例，在时间T1时刻，该样品的至少一个性质是由至少两个不同的粒子的大小所确定的。根据实施例，通过从至少两个样品接收器314到320进行测量，可从样品接收器314到320测量至少一个性质。根据实施例，通过从筛分管的至少两个点进行测量，可从筛分管中的样品测量至少一个性质。替代地，在两个不同的时间时刻，由筛分管的一个点可确定至少一个性质，借此，在稍后的时间时刻，一组大小不同的粒子已经移动到筛分管的测量点。筛分管的测量点可以是栅状测量点，其中，可以执行期望的测量，以找出至少一个性质。举例来说，筛分管可以是透明的。此外，确定至少一个性质的不同的方法可组合成这样一种方式，例如，从筛分管直接测量一个性质，而从样品接收器314到320测量另一个性质。可用所谓的管流筛 分仪(tube flow fractionator)来执行筛分法，也可用所谓的场流筛分仪(field flow fractionator)。通过使用超声或运动场(例如，在旋流器原理中)，也可实现筛分。
典型地，由筛分仪所分开的粒子的大小被分成非常小的批。因此，在筛分仪的输出处有很多粒子的大小不同的部分。根据实施例，减少为其计算至少一个性质的部分的数目。换句话说，减少输出数据的大小。举例来说，可以这样进行所述减少——只为原始的示例的3000个部分中的30个部分计算至少一个性质。任何其它的减少率也是可行的。
根据已流过筛分管的液态纤维纸浆的体积，样品的至少一个性质可以表示稠度信息。此外，样品的至少一个性质可以表示液态纤维纸浆中有多少纤维或填充剂。
因此，筛分仪是利用管流筛分的原理将纸浆样品分割成连续部分的装置。可以使用电化学的、光学的、电磁的或机械的变送器，例如，由Metso Automation制造的kajaaniRM3TM变送器，来测量这些部分的浓度和/或光学性质。kajaaniRM3变送器向要检验的目标发送给定波长的光，例如，在这种情况下，向由筛分仪分离的具有给定粒子的大小的样品。举例来说，可借助于kajaaniRM3变送器来表示样品的灰份。当然，也可使用其它的光学的变送器，来代替kajaaniRM3变送器。此外，根据实施例，可同时接通几个不同的变送器，并用它们来确定样品的至少一个性质。
根据实施例，由至少两个不同的粒子的大小从样品确定至少一个光学性质。可通过使用光学的变送器，例如kajaaniRM3变送器，来找出该光学性质。使用光学的变送器，可向要检验的目标发送具有期望波长的光信号。借助于该信号，可找出至少一个光学性质，根据实施例，所述性质至少为下列中的一个：光的吸收，光的散射和光的去偏振。也可利用其它的光学性质，比如，光的反射。这里所涉及的光不仅仅指可见光(波长在400纳米到700纳米之间)，也指其它的光辐射。因此，光是指波长在50纳米到5000纳米之间的所有光辐射。
光的吸收意味着光“浸入(soaking)”要检验的目标，那就是说，在这种情况下，具有给定粒子的大小的样品对光的吸收。光的散射意味着当到达样品时，光被散射向几个不同的方向。散射是由液态纤维纸浆样品中的粒子和液体的折射率引起的。光的去偏振(双折射)表示光的偏振面偏转了多少。在这种情况下，去偏振表示样品纸浆的双折射性如何。换句话说，如果相对于传播方向的光的振动频率倾向于另一种偏振，例如，垂直偏振，那么，当这种光到达样品纸浆时，样品纸浆中的分子可以使光的偏振面发生偏转。因此，样品纸浆的纤维中的结晶纤维素分子是双折射的，这样，它们可以使光的偏振面发生偏转。这样的分子越多，偏振面偏转的就越多。因此，光的去偏振表示了样品纸浆中纤维、结晶纤维素等的数量。
这三个光学性质中的每一个，例如，一般的光学性质，受到所使用的光信号的波长的影响。因此，根据实施例，至少一个光学性质是由用于确定光学性质的光的至少两个波长所确定的。可任意选择使用的波长。举例来说，所使用的波长可以是激光的给定波长和LED(LED＝发光二极管)光的给定波长。
举例来说，由至少两个不同的粒子的大小所测量的样品的至少一个性质可以是样品的导电能力，而非光学性质。因此，该至少一个性质也可表示具有给定粒子的大小的液态纤维纸浆样品的电导率。此外，可从样品测量光学性质和另一个性质，比如电导率，而且，可利用这两个性质。
让我们更详细地查看图3。为确定至少一个光学性质，图3的方案包括至少一个处理器，其中，当光信号满足比如在透明的筛分管中的流动样品时，通过所述处理器，可检验该光学信号的变化。光辐射的源308可被设置为产生给定波长的光信号，并且，处理器可确定当光到达该流动样品时光的光学性质是怎样变化的。这里，光信号意味着具有任意选择的波长的电磁辐射。
举例来说，处理器可以是照相机306。可有一个或多个照相机306。可将图像从照相机306传送到图像处理单元310，其中，该图像可被 传送到显示器312。举例来说，该图像可被显示为灰阶图像或彩色图像。图像处理单元310包括处理器、存储器和一个或多个执行图像处理所需要的计算机程序。也可直接将图像从照相机306传送到显示器312，而不经过任何将要在图像处理单元310执行的过程。各图像可是静止图像或视频图像。各静止图像可代表一个部分，或者，从一组图像中选出显示一个部分的图像。而视频图像则可以是静止图像序列，显示样品从启动点到结束点的抓图(shot)。然后，当从第一图像(在样品启动点的较大粒子的图像)开始逐个图像向前时，粒子的平均大小下降。此外，利用光辐射的衰减和偏振的可能变化，可在光学上测量该部分的稠度。
光源308可以是LED、白炽灯、气体放电灯和激光器等等，并且，该光源可以以脉冲形式或连续的方式照射目标。举例来说，照相机306可以是CCD照相机(电荷耦合器件)或CMOS照相机(互补金属氧化物半导体)，其拍摄管304中的液态纤维纸浆样品在光源308的同侧或对侧上的一个或多个图像。
基于由各部分所反射的光辐射的光谱，可确定至少一个性质。可从光谱确定粒子颜色、亮度等等及因此要测量的期望的参数。
因此，举例来说，可分光地或借助于图像分析来执行粒子性质的光学测量，而且，该测量可指向流动样品或部分的样品接收器。根据实施例，光学测量可以是吸收、反射或散射测量，其可利用光辐射的偏振。
根据实施例，不使用筛分仪也可测量样品的至少一个性质。原理是由液态纤维纸浆的两个或更多部分确定至少一个性质，其中，所述性质可以是，举例来说，光学性质或样品的导电能力，如上所述。而后，所确定的至少一个性质可用于对最终产品进行建模和控制过程。可从所测量的信号而非从筛分仪，来进行由至少两个不同的部分确定该至少一个性质。
让我们再度查看图2，如上所述，液态纤维纸浆从流浆箱移动到造纸机204的其它部分，比如到网上、到干燥装置，并最终形成最终 产品206。举例来说，该最终产品可以是纸张、纸板或板纸。根据实施例，在时间T2时刻，由最终产品206确定至少一个性质，所述时间T2时刻晚于时间T1时刻，其中，影响制造过程的时间常数已经考虑在内。
时间T1时刻通过以下方式决定时间T2时刻——在时间T2时刻，液态纤维纸浆(已经从所述纤维纸浆获得样品220，而且已经确定了样品220的至少一个性质)已经从样品220的采样位置移动通过造纸机，将要形成最终产品。换句话说，时间T2时刻受到造纸机的长度和造纸机移动纸浆速度的影响。根据实施例，T2＝T1+(造纸机的长度除以材料的移动速度)。
最终产品206的至少一个性质可以是纸张技术性质，例如，拉伸强度、表面粗糙度、表面光泽度、纸张重量、湿度和颜色等等。举例来说，通过使用实验室工具208或其它测量由该最终产品(例如，垫纸卷筒、纸板或板纸)可确定该性质。举例来说，这可以是PaperLab测量装置。
在一部分造纸机204之后，利用图1中的测量设备116到120，也可由一部分造纸机204的最终产品(例如，纸幅)确定该性质。
如果最终产品的至少一个性质和用于制造该最终产品的液态纤维纸浆的至少一个性质是已知的，那么，当构造模型的时候，可利用这个信息，其中，使用所述模型可确定当前时刻产生特定的纸张技术性质的纸浆性质。这样，根据实施例，产生模型，其至少基于所确定的最终产品206的至少一个性质和样品的至少一个性质。换句话说，基于所确定的最终产品的至少一个性质和具有两个粒子的大小的样品220的至少一个性质，处理器210可以产生模型，其中，当液态纤维纸浆的至少一个性质是已知的时候，通过所述模型来确定该最终产品的至少一个性质。由此，该模型可用于软测量建模。软测量建模意味着一种方法，在该方法中，共处理几则信息，借助于此联合处理，产生计算上的新信息。
此后，根据实施例，从用于制造最终产品206的液态纤维纸浆获 得新的样品220，并根据粒子的大小来设置样品220的粒子，这样，在时间T3时刻，由至少两个不同的粒子的大小从样品220可确定样品220的至少一个性质，所述时间T3时刻晚于时间T2时刻。接下来，在时间T4时刻，当样品220的至少一个性质是已知的时候，基于所产生的模型确定最终产品206的至少一个性质，所述时间T4时刻晚于时间T3时刻。
可基于数学上收集的数据来构造模型。该模型可基于有关最终产品和纸浆的性质的统计量。替代地，也可使用已知的方法来产生该模型，例如，MLP(多层感知)和ICA(独立成分分析)等。
基于所收集的特定部分的性质的分组来编制模型M，并在模型M建造中使用它们。由变量组可构造模型M，以将纸浆的性质和最终产品的性质彼此结合，其中，所述变量组可包括例如给定数目的部分中的每一个的给定数目的变量。给定数目的变量可以是5个，举例来说，包括在光的一个波长上的光的吸收A1、反射S1和去偏振D1以及在光的另一个波长上的光的吸收A2、反射S2。举例来说，如果部分的数目(变量是为其而计算的)是30(在可能的减少之后)，那么，在这个情况下，在模型M的产生中总的变量的数目为30X5＝150个变量。由最终产品所确定的至少一个性质e对应于这个变量组J。
对于各变量来说，可根据部分确定多个值，例如，当使用给定种类的波长时，去偏振的变化根据粒子的大小(部分)。可以这样选择要从液态纤维样品确定的性质(变量)——例如，目标是找到这样的变量，根据部分从其处获得的值包括尽可能小的噪声。也可预先确定所选择的变量，而没有上述噪声量的检验。
根据实施例，模型是线性的。因此，线性模型M是由变量组构造的，基于至少一个性质e被测量。举例来说，可以这样做——变量e＝M·J，其中，·代表模型矢量M和所确定的变量矢量J之间的点积。根据上述有30个部分且每个部分有5个变量的例子，可为性质e形成下列等式：
e = Σ i = 1 30 A 1 , i M i + Σ i = 1 30 D 1 , i M i + 30 + Σ i = 1 30 S 1 , i M i + 60 + Σ i = 1 30 A 2 , i M i + 90 + Σ i = 1 30 S 2 , i M i + 120 , - - - ( 1 )
其中，Mi是模型矩阵的第i个元素。
根据实施例，以这样的方式产生模型——向它添加至少一个常数项。可以以这样的方式向模型添加常数项c——举例来说，向最终产品的至少一个性质e的等式添加常数c，即，e＝c+M·J。该常数项允许模型被轻易地定标。举例来说，借助于常数项c，可为模型找到零点的位置。举例来说，模型可被定标至实验室工具208的阈值，例如，拉伸强度或撕裂强度。
根据实施例，还基于至少一则其它信息来产生模型，所述其它信息如，造纸机或造纸板机的设置参数，或被测变量(例如，流量、温度或压力)，光学参量(如颜色、亮度)，或纸浆的絮凝，稠度，混浊度，电导率，化学或生物耗氧量，酸性等等。因此，除了由筛分仪提供的至少一个性质和由最终产品确定的至少一个性质之外，还可向模型添加至少一则外部信息。举例来说，这则外部信息可源自工业数据系统或工业生产系统。换句话说，模型还可包括至少一则来自工业数据系统的信息。因此，可向模型添加至少一个标量或光谱变量。举例来说，这则信息可表示流浆箱200中的喷嘴位置、造纸机204中的装备的有关信息(如挤压强度)、筛分仪202的有关信息、实验室工具208的有关信息、空气湿度的有关信息以及汽耗的有关信息等等。
因此，可使用该模型来预测性质，否则，在最终产品完成之前不可预测。换句话说，基于该模型，当最终产品的期望的性质是已知的时候，可以随意地控制流浆箱中的液态纤维纸浆。下面将借助于图4来解释这一点。
客户414可告知其希望拥有最终产品406的哪种给定性质。可由此安排控制器412接收有关最终产品406的至少一个期望的性质的信息。此外，可安排控制器412获取有关模型M的信息，模型M关联最终产品406的至少一个性质与在制造最终产品406中使用的液态纤维纸浆的至少一个性质。在这样的语境中，获取有关模型的信息可意味着控制器412从执行模型的产生的处理器210获得有关模型的信息， 或者，该控制器本身确定模型M。就后者情况来说，并不要求是处理器210是独立的，而是可以被集成到控制器412中，或者控制器412本身可执行模型M的产生。
根据实施例，控制器412可控制液态纤维纸浆的至少一个性质使得——它基于模型M产生最终产品406的至少一个期望的性质。举例来说，基于该模型，可控制精磨机的刃口间隙、能量或馈送稠度(feed consistency)。举例来说，借助于该馈送稠度或流量，还可以控制筛网以期望的方式来筛选纤维纸浆。这些控制措施的目的是使原料的改变标准化，或者控制纸浆使得——它的性质具有期望的类型。液态纤维纸浆可位于流浆箱400中。那么，控制器412可用于控制纤维纸浆具有期望的类型。举例来说，控制的目标可以是流浆箱纸浆的质量势能(mass potential)。控制可意味着以这样的方式控制流浆箱前的组件402(例如，精磨机、筛网和/或要被馈送到流浆箱400的引线上的化学制品)——流浆箱400中的液态纤维纸浆具有期望的类型。这个控制可基于以下事实——已知被测变量(变量向量)J的分布，则生产过程是稳定且节能的，或者最终产品的性质具有期望的类型。控制也可基于基于模型的优化，其中，目的是保持预定功能窗中的模型预测。控制基于在处理阶段(例如，在精炼、筛或化学化中)所进行的调整的测量措施，该调整的测量措施改变被测变量J的分布。此外，可以这样控制流浆箱纸浆的形成(例如，回收纤维处理)——流浆箱400中的液态纤维纸浆具有期望的类型。回收纤维处理的控制/管理可涉及该处理中的化学制品的数量控制、浮选池的使用及能量分散等等。根据实施例，模型M用于下列中的至少一个：管理精磨机的运行、管理筛网的运行和管理回收纤维处理。
此外，基于该模型，为了获得期望类型的纸浆，可用图4中的控制器412来控制影响纸浆品质的造纸机404的部分，例如，图1中的阀128、混合槽130和机加工槽132。
模型M也可用于在线处理中，其中，实时控制用于形成最终产品的过程。因此，以重复的间隔或当需要的时候，借助于筛分仪由流 浆箱中的纸浆计算至少一个性质，并且，通过控制纸浆具有期望的类型(例如，以上述方式)，实时响应纸浆的变化。
图5示出对纸张、纸板或板纸的至少一个性质进行建模的方法，所述纸张、纸板或板纸为最终产品。该方法起始于点500。在点502处，从用于制造最终产品的液态纤维纸浆获取样品。在点504处，根据粒子的大小来设置样品的粒子。在点506处，在时间T1时刻，该样品的至少一个性质是由至少两个不同的粒子的大小所确定的。在点508处，在时间T2时刻，由该最终产品确定至少一个性质，所述时间T2时刻晚于时间T1时刻。在点510处，产生模型，其基于该最终产品的至少一个性质和该样品的至少一个性质。在时间T3时刻，由取自液态纤维纸浆的新样品可确定至少一个性质，所述时间T3时刻晚于时间T2时刻。该液态纤维纸浆可不同于在时间T1时刻获取的样品的液态纤维纸浆。在点512处，在时间T4时刻，当该样品的至少一个性质是已知的时候，基于所产生的模型为该最终产品的至少一个性质建模，所述时间T4时刻晚于时间T3时刻。该方法结束于点514。
图6示出控制纸张、纸板或板纸的品质的方法，所述纸张、纸板或板纸为最终产品。该方法起始于点600。在点602处，接收有关该最终产品的至少一个期望的性质的信息。在点604处，获取有关模型的信息，该模型关联该最终产品的至少一个性质与在制造该最终产品中使用的液态纤维纸浆的至少一个性质。在点606处，根据该模型，控制液态纤维纸浆的至少一个性质使得——它产生该最终产品的至少一个期望的性质。该方法结束于点608。
对于本领域的技术人员显而易见的是，随着技术的发展，可以以多种不同的方式实现本发明的基本思想。因此，本发明及其实施例并不局限于上述实施例中，而是在权利要求的范围内变化。

Claims (32)

1.一种对纸张、纸板或板纸的至少一个性质进行建模的方法，所述纸张、纸板或板纸是最终产品，
其特征在于
从用于制造最终产品(206)的液态纤维纸浆获取样品(220)；
通过使用利用粒子的流体动力学流动阻力的筛分仪，根据粒子的大小来设置样品(220)的粒子；
在时间T1时刻，由至少两个不同的粒子的大小来确定样品(220)的至少一个性质，其中所述样品取自所述液态纤维纸浆，所述液态纤维纸浆将被输送入造纸机的流浆箱或已经进入该流浆箱；
在时间T2时刻，确定最终产品(206)的至少一个性质，所述时间T2时刻晚于所述时间T1时刻；
基于所确定的最终产品(206)的至少一个性质和具有至少两个不同的粒子的大小的样品(220)的至少一个性质，产生模型，其中所述模型关联在所述时间T2时刻确定的所述最终产品(206)的至少一个性质与在所述时间T1时刻确定的所述液态纤维纸浆的至少一个性质，其中根据不同的粒子的大小，使用所述模型来控制液态纤维的所述至少一个性质的分布；
在时间T3时刻，由至少两个不同的粒子的大小来确定样品(220)的至少一个性质，所述时间T3时刻晚于所述时间T2时刻；
在时间T4时刻，当具有至少两个不同的粒子的大小的样品(220)的至少一个性质是已知的时候，基于所产生的模型，对最终产品(206)的所述至少一个性质进行建模，所述时间T4时刻晚于所述时间T3时刻；
接收有关最终产品(406)的至少一个期望的性质的信息；
基于所产生的模型控制在所述造纸机的流浆箱前的组件，从而控制流浆箱中的液态纤维纸浆的至少一个性质使得其产生最终产品(406)的所述至少一个期望的性质。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，由至少两个不同的粒子的大小来确定样品(220)的至少一个光学性质。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述光学性质为下列中的至少一个：光的吸收，光的散射和光的去偏振。
4.如权利要求2到3中的任意一个所述的方法，其特征在于，在用于确定所述光学性质的光的至少两个波长处确定所述光学性质。
5.如权利要求1到3中的任意一个所述的方法，其特征在于，基于至少一则其它信息来产生所述模型，所述其它信息包括：造纸机的设置参数、包括流量、温度或压力的被测变量、包括颜色或亮度的光学参量、液态纤维纸浆的絮凝、稠度、混浊度、电导率、化学或生物耗氧量和酸性。
6.如权利要求1到3中的任意一个所述的方法，其特征在于，所述模型是线性的。
7.如权利要求1到3中的任意一个所述的方法，其特征在于，使用所述模型来控制下列中的至少一个：液态纤维纸浆的至少一个性质、精磨机的运行、筛网的运行和回收纤维处理。
8.如权利要求1到3中的任意一个所述的方法，其特征在于，减少为其计算至少一个性质的样品(220)的粒子的大小的数目。
9.一种对纸张、纸板或板纸的至少一个性质进行建模的装置，所述纸张、纸板或板纸是最终产品，
其特征在于，所述装置包括处理器(210)，其被设置为：
接收有关液态纤维纸浆的样品(220)的确定的至少一个性质的信息，其用于制造最终产品(206)，所述至少一个性质是在时间T1时刻由至少两个不同的粒子的大小确定的，其中所述样品取自所述液态纤维纸浆，所述液态纤维纸浆将被输送入造纸机的流浆箱或已经进入该流浆箱；
接收有关最终产品(206)的确定的至少一个性质的信息，所述最终产品(206)的至少一个性质是在时间T2时刻确定的，所述时间T2时刻晚于所述时间T1时刻；
基于所确定的最终产品(206)的至少一个性质和具有至少两个不同的粒子的大小的样品(220)的至少一个性质，产生模型，其中所述模型关联在所述时间T2时刻确定的所述最终产品(206)的至少一个性质与在所述时间T1时刻确定的所述液态纤维纸浆的至少一个性质；
根据不同的粒子的大小，使用所述模型来控制液态纤维纸浆的至少一个性质的分布；
接收有关液态纤维纸浆的样品(220)的确定的至少一个性质的信息，其用于制造最终产品(206)，所述样品的至少一个性质是在时间T3时刻由至少两个不同的粒子的大小确定的，所述时间T3时刻晚于所述时间T2时刻，其中在将所述液态纤维纸浆分成所述至少两个不同的粒子的大小时使用利用粒子的流体动力学流动阻力的筛分仪；
在时间T4时刻，当具有至少两个不同的粒子的大小的样品(220)的至少一个性质是已知的时候，基于所产生的模型，对最终产品(206)的所述至少一个性质进行建模，所述时间T4时刻晚于所述时间T3时刻；
接收有关最终产品(406)的至少一个期望的性质的信息；
基于所产生的模型控制在所述造纸机的流浆箱前的组件，从而控制流浆箱中的液态纤维纸浆的至少一个性质使得其产生最终产品(406)的所述至少一个期望的性质。
10.如权利要求9所述的装置，其特征在于，所接收的由样品(220)确定的性质是光学性质。
11.如权利要求10所述的装置，其特征在于，所述光学性质为下列中的至少一个：光的吸收，光的散射和光的去偏振。
12.如权利要求10到11中的任意一个所述的装置，其特征在于，在用于确定所述光学性质的光的至少两个波长处确定所述光学性质。
13.如权利要求9到11中的任意一个所述的装置，其特征在于，处理器(210)还被设置为基于至少一则其它信息来产生模型，所述其它信息包括：造纸机的设置参数、包括流量、温度或压力的被测变量、包括颜色或亮度的光学参量、液态纤维纸浆的絮凝、稠度、混浊度、电导率、化学或生物耗氧量和酸性。
14.如权利要求9到11中的任意一个所述的装置，其特征在于，所述模型是线性的。
15.如权利要求9到11中的任意一个所述的装置，其特征在于，处理器(210)还被设置为使用所述模型来控制下列中的至少一个：液态纤维纸浆的至少一个性质、精磨机的运行、筛网的运行和回收纤维处理。
16.如权利要求9到11中的任意一个所述的装置，其特征在于，所述处理器被设置为减少为其计算至少一个性质的样品(220)的粒子的大小的数目。
17.一种控制纸张、纸板或板纸的品质的方法，所述纸张、纸板或板纸是最终产品；
其特征在于
接收有关最终产品(406)的至少一个性质的信息；和
获取有关模型的信息，其中，已经基于下列产生了所述模型：
具有至少两个不同的粒子的大小的液态纤维纸浆的至少一个性质，其中在将所述液态纤维纸浆分成所述至少两个不同的粒子的大小时使用利用粒子的流体动力学流动阻力的筛分仪，其中所述液态纤维纸浆的至少一个性质是从将被输送入造纸机的流浆箱或已经进入该流浆箱的所述液态纤维纸浆确定的，和
由最终产品(206)所确定的至少一个性质，
其中所述模型关联最终产品(206)的所述至少一个性质与所述液态纤维纸浆的至少一个性质；并且所述方法还包括：
根据不同的粒子的大小，控制液态纤维的至少一个性质的分布，
基于所述模型，控制用于制造最终产品的所述液态纤维纸浆的所述至少一个性质使得其产生最终产品(406)的所述至少一个期望的性质，其中所述控制包括控制在所述造纸机的流浆箱前的组件，从而控制流浆箱中的液态纤维纸浆的至少一个性质使得其产生最终产品(406)的所述至少一个期望的性质。
18.如权利要求17所述的方法，其特征在于，借助于所述模型控制液态纤维纸浆的至少一个光学性质。
19.如权利要求18所述的方法，其特征在于，所述光学性质为下列中的至少一个：光的吸收，光的散射和光的去偏振。
20.如权利要求18到19中的任意一个所述的方法，其特征在于，在用于确定所述光学性质的光的至少两个波长处表示所述光学性质。
21.如权利要求17到19中的任意一个所述的方法，其特征在于，所述模型还包括至少一则其它信息，所述其它信息包括：造纸机的设置参数、包括流量、温度或压力的被测变量、包括颜色或亮度的光学参量、液态纤维纸浆的絮凝、稠度、混浊度、电导率、化学或生物耗氧量和酸性。
22.如权利要求17到19中的任意一个所述的方法，其特征在于，所述模型是线性的。
23.如权利要求17到19中的任意一个所述的方法，其特征在于，控制下列中的至少一个：精磨机的运行、筛网的运行和回收纤维处理。
24.如权利要求17到19中的任意一个所述的方法，其特征在于，实时控制液态纤维纸浆的至少一个性质。
25.一种用于控制纸张、纸板或板纸的品质的装置，所述纸张、纸板或板纸是最终产品，
其特征在于，所述装置包括控制器(412)，其被设置为：
接收有关最终产品(406)的至少一个期望的性质的信息；和
获取有关模型的信息，其中，已经基于下列产生了所述模型：
具有至少两个不同的粒子的大小的液态纤维纸浆的至少一个性质，其中在将所述液态纤维纸浆分成所述至少两个不同的粒子的大小时使用利用粒子的流体动力学流动阻力的筛分仪，其中所述至少一个性质是从将被输送入造纸机的流浆箱或已经进入该流浆箱的所述液态纤维纸浆确定的，和
由最终产品(206)所确定的至少一个性质，
其中所述模型关联最终产品(206)的所述至少一个性质与所述液态纤维纸浆的至少一个性质；
其中控制器(412)还被设置为根据不同的粒子的大小，控制所述液态纤维的所述至少一个性质的分布；并且所述装置还被设为：
基于所述模型，控制用于制造最终产品的所述液态纤维纸浆的所述至少一个性质使得其产生最终产品(406)的所述至少一个期望的性质，其中所述控制包括控制在所述造纸机的流浆箱前的组件，从而控制流浆箱中的液态纤维纸浆的至少一个性质使得其产生最终产品(406)的所述至少一个期望的性质。
26.如权利要求25所述的装置，其特征在于，所述控制器被设置为借助于所述模型控制所述液态纤维纸浆的至少一个光学性质。
27.如权利要求26所述的装置，其特征在于，所述光学性质为下列中的至少一个：光的吸收，光的散射和光的去偏振。
28.如权利要求26到27中的任意一个所述的装置，其特征在于，在用于确定所述光学性质的光的至少两个波长处表示所述光学性质。
29.如权利要求25到27中的任意一个所述的装置，其特征在于，所述模型还包括至少一则其它信息，所述其它信息包括：造纸机的设置参数、包括流量、温度或压力的被测变量、包括颜色或亮度的光学参量、液态纤维纸浆的絮凝、稠度、混浊度、电导率、化学或生物耗氧量和酸性。
30.如权利要求25到27中的任意一个所述的装置，其特征在于，所述模型是线性的。
31.如权利要求25到27中的任意一个所述的装置，其特征在于，控制器(412)被设置为控制下列中的至少一个：精磨机的运行、筛网的运行和回收纤维处理。
32.如权利要求25到27中的任意一个所述的装置，其特征在于，控制器(412)被设置为实时控制所述液态纤维纸浆的所述至少一个性质。
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