CN110050100A - 测量悬浮液和控制悬浮液工艺的装置和方法 - Google Patents

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Abstract

一种悬浮液的测量装置，包括：图像拍摄设备(100)，拍摄悬浮液(102)的至少一个测量图像(200)，至少一个测量图像显示至少一个固体颗粒(202)；信息处理单元(112)，接收至少一个测量图像(200)，并基于应用于至少一个测量图像(200)的图形识别，来确定悬浮液(102)的固体颗粒(202)彼此的附着状态。信息处理单元(112)基于悬浮液(102)的固体颗粒(202)的附着状态，确定与下列各项至少之一相关联的悬浮液数据：至少一种工艺控制化学品、至少一种纤维特性、至少一种细小纤维特性、不同尺寸固体颗粒之间的关系、成形和水含量。

Description

测量悬浮液和控制悬浮液工艺的装置和方法
技术领域
本发明涉及一种测量悬浮液和控制悬浮液工艺的装置和方法。
背景技术
造纸机湿部化学品的定量通常基于通过电荷分析仪、电导率仪、pH计等进行的常规湿部化学测量。另外，工艺控制化学品的剂量可以取决于对纸张特性和造纸机运行性进行的测量。这些工艺控制化学品对于工艺的假定影响是基于实验室研究和理论的，实际上，这些实验室研究和理论与实际工业生产工艺中的影响并不是很好地相关。这就是造纸机的控制器实际上并不具备工艺状态信息的原因，因此控制器不能确定工艺是处于、接近还是远离最佳状态。也很少进行检查系统性能的实验室测试。
除水是造纸工艺的另一个关键参数。然而，通常通过进行浆游离度测量，再稍后通过进行机器除水测量来获得这种信息，这对于工艺状态的理想确定而言太晚了。
由于以上事实，工艺处理机常常在远离最佳的状态下结束。这可能造成工艺控制化学品过量，这对于环境来说是一个问题。另外，过量和/或错误的除水信息可能导致出现运行性问题，并造成成品的质量劣化。
因此，需要对测量和控制进行改进。
发明内容
本发明旨在提供对测量的改进。根据本发明的一个方面，提供了一种根据权利要求1所述的悬浮液的测量装置。
根据本发明的另一个方面，提供了一种根据权利要求8所述的控制悬浮液工艺的装置。
根据本发明的又一个方面，提供了一种根据权利要求16所述的与包含固体颗粒的悬浮液相关的工艺方法。
本发明具有很多优点。基于图像测量附着在一起的纤维节省了化学品使用，并可以优化滤出(drainage)和助留(retention)。这种测量还可以实时确定例如从流浆箱的除水，并增加工艺可控性。
附图说明
参考附图，仅通过举例的方式，在下文描述本发明的示例实施例，其中：
图1示出了悬浮液的测量装置的示例；
图2A示出了悬浮液的测量图像的示例；
图2B示出了不含工艺控制化学品的四种馏分中含有最大固体颗粒的馏分的示例；
图2C示出了不含工艺控制化学品的四种馏分中含有第二大固体颗粒的馏分的示例；
图2D示出了不含工艺控制化学品的四种馏分中含有第三大固体颗粒的馏分的示例；
图2E示出了不含工艺控制化学品的四种馏分中含有最小固体颗粒的馏分的示例；
图3A示出了包含至少一种工艺控制化学品的四种馏分中含有最大固体颗粒的馏分的示例；
图3B示出了包含至少一种工艺控制化学品的四种馏分中含有第二大固体颗粒的馏分的示例；
图3C示出了包含至少一种工艺控制化学品的四种馏分中含有第三大固体颗粒的馏分的示例；
图3D示出了包含至少一种工艺控制化学品的四种馏分中含有最小固体颗粒的馏分的示例；
图4示出了至少一个处理器和至少一个存储器的框图的示例；
图5示出了稀释子工艺的示例；
图6示出了分馏器的示例；
图7示出了不含工艺控制化学品和含有十一种不同的工艺控制化学品的纤维宽度的示例；
图8示出了不含工艺控制化学品和在十一种不同的工艺控制化学品的作用下的大小絮体的尺寸的示例；
图9示出了不含工艺控制化学品和在十一种不同的工艺控制化学品的作用下的细小纤维和填料絮体的尺寸的示例；
图10示出了不含工艺控制化学品和在十一种不同的工艺控制化学品的作用下的五个馏分中的固体颗粒尺寸的分布的示例；
图11示出了造纸机的示例；以及
图12示出了悬浮液的测量方法的流程图的示例。
具体实施方式
以下实施例仅仅是多个示例。虽然说明书可能在多个地方提到了“一个”实施例，但是这并不一定意味着每次提及的都是相同的实施例，或者这个特征仅仅适用于单个实施例。还可以把不同实施例的单个特征组合起来提供其他实施例。此外，词语“包括”和“包含”应理解为不将所描述的实施例限制为仅仅包括所提到的那些特征，而是这些实施例还可以包含没有具体提及的特征/结构。
应当注意，尽管多个附图示出了各种实施例，但它们是仅仅示出一些结构和/或功能实体的简化图。这些图中示出的操作连接可以是逻辑或物理连接。除了这些图和文中描述的那些功能和结构之外，所描述的装置还可以包括其他功能和结构，这对于本领域技术人员是显而易见的。应当理解的是，用于执行测量和/或控制的一些功能、结构和信令的细节与实际发明是无关的。因此，这里不需要对它们进行更加详细的讨论。
图1示出了悬浮液102的测量装置的示例。悬浮液102使用水来作为介质，水介质中分散有微小固体颗粒。虽然固体颗粒彼此分开，但是它们可以聚集在一起。然而，聚集物或结团转而可以变成固体颗粒，成为分离的结团。固体颗粒是分离的，这表示它们之间具有物理距离。固体颗粒可以包括以下至少一种：纤维(fiber)、细小纤维(fine)、填料、矿物质、污水固体、其任何组合等等。例如，悬浮液102可以是选矿过程的纸浆、污水或悬浮液。纤维可以是诸如植物纤维或动物纤维等天然纤维或合成纤维。另外，固体颗粒可以包括细小纤维、填料和/或至少一种工艺控制化学品。这一种工艺控制化学品例如可以是聚集添加剂或絮凝剂，其让固体颗粒聚合成结团(flocks)、絮凝物(flocculates)、聚集物或簇合物。
图像拍摄设备100拍摄悬浮液102的至少一个测量图像200(图2A至图3D中示出图像的示例)。图2中示出了测量图像200的示例。图2A的测量图像示出作为固体颗粒202的木纤维和细小纤维。也可以存在填料。另外，图2A中示出的悬浮液102的测量图像还可以包括至少一种工艺控制化学品。其中一种木纤维是导管(vessel)，它的厚度比其他纤维的厚度厚很多。至少一个测量图像200可以是一个或多个静止图像。至少一个图像还可以是视频图像。图像拍摄设备100可以包括一个或多个照相机(要注意的是，图1仅示出一个照相机)。至少一个照相机可以是高清照相机。例如，照相机可以是电荷耦合器件(CCD)照相机或互补金属氧化物半导体(CMOS)照相机。在一个实施例中，至少一个照相机可以是视觉可见光照相机。在一个实施例中，至少一个照相机可以是红外照相机。在一个实施例中，至少一个照相机可以是紫外照相机。在一个实施例中，图像拍摄设备100可以包括视觉可见光照相机、红外照相机和紫外照相机的任何组合。例如，图像拍摄设备100的测量图像中的可分辨或可检测的最大对象与测量图像中的可分辨的最小对象之间的比率可以是1000000：1或更高。为了确定这个比率，可以假设，可分辨或可检测的最大对象填充图像拍摄设备100的整个图像区域，而可分辨的最小对象的尺寸为一个像素。也就是说，测量图像中的可分辨或可检测的最大对象与测量图像中的可分辨的最小对象之间的比率是Pmax：1，其中Pmax是测量图像的最大像素数。
然后，信息处理单元112接收至少一个测量图像200，确定悬浮液102的固体颗粒202彼此的附着状态。可以使用至少一种图形识别算法，来确定固体颗粒202彼此的附着状态，这种算法应用于至少一个测量图像200。固体颗粒202彼此附着可以形成结团或絮状物，这两者都是悬浮液102的固体颗粒的疏松或致密的聚集物。
可以把信息处理单元112实现为处理器和软件。同样地，或者可以凭借单独的逻辑部件或一个或多个专用集成电路(ASIC)，把信息处理单元112实现为硬件配置的形式。而且，混合这些不同的实现方式是有可能的。
信息处理单元112基于悬浮液102的颗粒202的附着状态，确定与以下至少一种相关联的悬浮液数据：至少一种工艺控制化学品、纤维特性、细小纤维特性、不同大小的颗粒之间的关系、成形(formation)和水含量。与至少一种工艺控制化学品相关的悬浮液数据可以指的是至少一种工艺控制化学品的量。这里，词语含量是指悬浮液102中指定物质所占的比例。另外，信息处理单元112可以确定例如纤维类型含量、浆料类型含量和/或除水潜能。信息处理单元112可以包括图像处理子单元104，它基于图案识别确定固体颗粒202附着在一起的状态，而这种识别应用于至少一个测量图像200(参见图2A)。此外，信息处理单元112可以包括数据处理子单元106，其确定与以下至少一种相关联的悬浮液数据：至少一种工艺控制化学品、纤维含量、细小纤维含量、浆料类型含量、不同大小的颗粒之间的关系和水含量。
悬浮液数据与至少一种工艺控制化学品的量相关联，这种数据可以指的是，悬浮液102中存在的至少一种工艺控制化学品的量，或者是要加入到悬浮液102中的至少一种工艺控制化学品的量。
与纤维特性相关联的悬浮液数据可以指的是，悬浮液102中存在的纤维含量的量，或者是要加入到悬浮液102中的纤维的量。
与纤维特性相关联的悬浮液数据可以指的是，悬浮液102中存在的纤维的质量，或者是要加入到悬浮液102中的纤维的质量。
与纤维特性相关联的悬浮液数据可以指的是，悬浮液102中存在的纤维的类型，或者是要加入到悬浮液102中的纤维的类型。
与细小纤维特性相关联的悬浮液数据可以指的是，悬浮液102中存在的细小纤维的量，或者是要加入到悬浮液102中的细小纤维的量。也可以将细小纤维特性理解为细小纤维和填料特性。
与细小纤维特性相关联的悬浮液数据可以指的是，悬浮液102中存在的细小纤维的尺寸或尺寸分布，或者是要加入到悬浮液102中的细小纤维的尺寸或尺寸分布。
与浆料类型含量相关联的悬浮液数据可以指的是，悬浮液102中存在的浆料类型的量，或者是要加入到悬浮液102中的浆料类型的量。悬浮液102可以包括一种纸浆类型，或者悬浮液102可以包括多种纸浆类型。浆料类型指的是，木料，通常是纤维源，甚至更普遍的是颗粒源，从这些源来制成浆料，和/或它指的是浆料的制造方法。通常，可以使用化学加工或机械加工来制造浆料。另外或可替代地，浆料可以含有再生或非再生纤维。反过来，再生纤维在浆料类型方面相差很大。纸浆的纤维类型可以确定浆料类型。
在一个实施例中，信息处理单元112可以基于悬浮液102的颗粒202的附着状态，确定与以下至少一种相关联的悬浮液数据：至少一种工艺控制化学品的量与化学品参考(chemical reference)或化学品目标(chemical target)的偏差、纤维特性与纤维参考(fiber reference)或纤维目标(fiber target)的偏差、细小纤维特性与细小纤维参考(fines reference)或细小纤维目标(fines target)的偏差、浆料类型含量与浆料类型参考(stock type reference)或浆料类型目标(stock type target)的偏差、不同大小的颗粒之间的关系与颗粒参考(particle reference)或颗粒目标(particle target)的偏差、结团与结团参考(flocking reference)或结团目标(flocking target)的偏差以及水含量与水参考(water reference)或水目标(water target)的偏差。这些目标指的是悬浮液102的设定点值。目标可以表示工艺110的设定点，其本身指的是受控变量的期望值。
图2B至图2E示出了不含聚集添加剂(即工艺控制化学品)的悬浮液102的四个参考馏分的示例。通常，不含有工艺控制化学品的固体颗粒202可以表示用于测量的固体颗粒参考。在图2B中，存在最大的固体颗粒202，因此，图2B中的固体颗粒202可以表示第一纤维参考。图2C中具有第二大颗粒202。而且，这个图中的固体颗粒202可以表示例如第二纤维参考。图2D中具有第三大颗粒。这个图中的固体颗粒202可以表示例如纤维和细小纤维之间的某处的固体颗粒参考。图2E中具有最小颗粒，其可以主要包括细小纤维和/或填料。这个图中的固体颗粒202可以表示例如细小纤维参考。也可以认为，细小纤维参考是细小纤维和填料参考。
在一个实施例中，可以通过把测量图像中的固体颗粒202彼此的附着状态与参考图像中的固体颗粒彼此的附着状态进行比较，确定至少一种工艺控制化学品的量与化学品参考的偏差。参考图像与悬浮液102的图像进行比较，参考图像可以具有相同的颗粒含量和相同种类的颗粒，而相同的一种或多种工艺控制化学品的量不同，而该一种或多种工艺控制化学品的量是已知的。参考图像与悬浮液102的测量图像具有极高的相关性或相似性，而参考图像可以用来确定溶液102中存在的至少一种工艺控制化学品的量，或者是要加入到溶液102中的至少一种工艺控制化学品的量。例如，可以用数学方法通过下列方式计算变量x(t)和y(t)的相关性C(τ)，其测量对象之间的相似性：
其中a和b表示相关性的计算周期。从数字方面来说，可以通过下列方式计算相关行C作为序列X和Y的叉积：
其中每个C(n)与相关行C的元素对应。
图3A至图3D示出了含有至少一种工艺控制化学品的悬浮液102的四个馏分的示例。在这种情况下，工艺控制化学品是作为结团剂的聚合物和二氧化硅。图3A至图3D可以示出状态待确定的悬浮液102的测量图像的示例。或者，可以认为，图3A至图3D示出目标图像的示例，这些目标图像具有固体颗粒202的目标或设定点值。尽管图3A至图3D示出了包括木纤维和细小纤维&填充料的悬浮液、包括矿物颗粒或者来自家庭住户的包括固体颗粒的污水的悬浮液，但是农业上和/或工业上可以通过工艺控制化学品中存在的固体颗粒形成聚集物或簇合物。
在图3A中，存在最大的固体颗粒202，图3A中的测量图像可以与图2B中的纤维参考进行比较。图3B中具有第二大颗粒202，图3B中的测量图像可以与图2C中的纤维参考图像进行比较。图3C中具有第三大颗粒202，图3C中的测量图像可以与图2D中的固体颗粒参考图像进行比较。图3D中具有最小颗粒202，图3D中的测量图像可以与图2E中的细小纤维参考图像进行比较。根据这种比较，偏差表示至少一种聚集添加剂对悬浮液102的影响有多大。
在一个实施例中，纤维特性与纤维参考的偏差可以指的是，纤维类型与纤维类型参考的偏差。在一个实施例中，纤维特性与纤维目标的偏差可以指的是，纤维类型与纤维类型目标的偏差。纤维类型可以基于纤维长度、纤维厚度、纤维长度和厚度之比、纤维的卷曲度、纤维壁的厚度、纤维分支、其任何组合等。
可以基于纤维的图像中的中线的长度来确定纤维的长度。例如，可以通过以下等式来定义对象的卷曲度C：
C＝100·(1-δ/l)
其中δ是对象的纤维之间的最短距离，l是对象的中线的长度。可以基于纤维的图像中的中线的垂直方向上的纤维的外表面的长度，来确定纤维的厚度。可以基于从中线到纤维的图像中的中线的垂直方向上的纤维的外表面的长度，来确定纤维壁的厚度。这些测量原理可以应用于任何种类、形状或形式的固体颗粒，而不仅仅是纤维。图像处理算法可以执行所需的操作并形成这些值。
在一个实施例中，信息处理单元112可以基于悬浮液数据，直接或间接地确定与悬浮液的zeta电位值相关联的数据。在zeta电位的值低于零时，絮凝可以继续进行，可以把至少一种工艺控制化学品加入到悬浮液中，以便得到更多的结团、让颗粒变得更厚或增加结团的尺寸。在zeta电位的值为零时，絮凝结束，增加至少一种工艺控制化学品有也不会再获得更多的结团或增加结团的尺寸。
至少一种工艺控制化学品可以逐渐添加到悬浮液102中，而且可以根据至少一种工艺控制化学品的逐渐增加，来确定固体颗粒202彼此的附着状态。可以以离散方式或以连续方式执行这种添加。通过观察至少一个图像可知，如果至少一种工艺控制化学品的最新添加不会引起固体颗粒202彼此的附着状态发生变化，那么信息处理单元112可以确定zeta电位已经达到了0值。实际上，Zeta电位可能略微超过了零值，但仍可以避免过量。
另一方面，通过观察至少一个图像可知，如果至少一种工艺控制化学品的最新添加导致固体颗粒202彼此的附着状态发生变化，那么信息处理单元112可以确定zeta电位尚未达到0值。这可能是继续添加至少一种工艺控制化学品的原因。通过观察固体颗粒202彼此的附着状态相对于添加至少一种工艺控制化学品的发展速度，信息处理单元112可以确定zeta电位值。
zeta电位是悬浮液中的电动电位。因此，zeta电位指的是离子浓度和电位差，电位差是相距悬浮液102中的固体颗粒202的距离的函数。zeta电位之所以形成，是因为带相同电荷的带电固体颗粒聚集在了固体颗粒202的周围。在带有相同电荷的带电固体颗粒202的电斥力与固体颗粒202的吸力相同时，固体颗粒202周围不再聚集带电固体颗粒。此时，zeta电位值为零。在拍摄的图像中可以看到或检测到这种现象。纤维在其周围吸引了一定数量的诸如细小纤维和/或填料等小的固体颗粒202。纤维或其他较大的固体颗粒也相互吸引，这产生了结团。絮凝剂可以增加纤维周围的较小固体颗粒202的数量，但是不可避免地存在一定的限制。在较小的固体颗粒202附着到纤维上时，纤维的长度和厚度似乎增加。絮凝剂还增加了结团的数量和/或结团的大小。一种絮凝剂对zeta电位产生的作用可能与另一种絮凝剂产生的作用不同。高zeta电位的悬浮液102电引力较小，因此这种悬浮液不含有结团、含有少量的结团或者只含有较小的结团。低zeta电位的悬浮液102电引力较大，因此这种悬浮液含有结团。zeta电位越低，存在的絮凝物或结团就越多，反之亦然。
在一个实施例中，可以通过把测量图像中的固体颗粒202彼此的附着状态与目标图像中的颗粒202彼此的附着状态进行比较，来确定至少一种工艺控制化学品的量与化学品目标的偏差。目标图像显示悬浮液102的设定点条件。目标图像可以与图3A至图3D中的那些类似，可与悬浮液102的测量图像进行比较，这些目标图像可以具有相同的颗粒含量和相同种类的固体颗粒，只是相同的一种或多种工艺控制化学品的量不同，而这一种或多种工艺控制化学品的量是已知的。悬浮液102的测量图像与目标图像之间的相关性的偏差可以用来确定溶液102中存在的至少一种工艺控制化学品的量，或着是要加入到溶液102中的至少一种工艺控制化学品的量。根据这种比较，这种偏差表示至少一种工艺控制化学品应该把悬浮液102的目前状况改变到何种程度。
在一个实施例中，信息处理单元112可以包括人工神经网络，这种网络可以基于图形识别的监督或非监督的预训练来确定悬浮液数据。
在监督分类中，手动教导信息处理单元112区分不同的固体颗粒，并把这些颗粒划分到不同的类别中。
非监督神经网络的图形识别可以采用例如神经计算的自组织映射(SOM)。
在一个实施例中，信息处理单元112可以基于至少一个聚类算法，以无监督或监督方式，对图像自动组织分类。无监督分类可以基于以下至少之一自动组织图像：神经计算的自组织映射、t分布随机邻域嵌入、主成分分析、sammon映射方法、GTM(通用地形测绘)、LLE(局部线性嵌入)映射、等距映射、凝聚聚类或分层聚类，其中包括单链路、完整链路、平均链路聚类、聚类误差最小化、距离误差最小化、K均值聚类、K方法、像单链路聚类或完全链路聚类一样的基于图形的方法、基于密度的方法、具有噪声的基于密度的聚类方法(DBSCAN)、AUTOCLASS、SNOB、BIRCH、MCLUST或基于模型的聚类COBWEB或CLASSIT、模拟退火聚类、遗传算法、贝叶斯方法、核方法、多维标度、主曲线、T-SNE、它们的一些组合等。
在一个实施例中，采用无监督分类或监督分类的处理单元112可以优化从图像中测得的预定特征的数量。可以自动优化这些特征，或者可能需要用户输入来优化这些特征。
在一个实施例中，图4中示出了它的一个示例，信息处理单元112可以包括一个或多个处理器400和一个或多个存储器402。一个或多个存储器402可以包括计算机程序代码。一个或多个存储器402和计算机程序代码可以使用一个或多个处理器400，让装置执行以下步骤。基于至少一种图形识别算法，对测量图像200执行图形识别。基于图形识别，确定悬浮液102的颗粒202彼此的附着状态。基于悬浮液200的颗粒202的附着状态，确定悬浮液数据。还可以利用一个或多个处理器400、一个或多个存储器402以及计算机程序代码，来比较参考图像和测量图像，或者比较目标图像和测量图像。
在一个实施例中，其示例在图5中示出，装置可以包括稀释子工艺500。稀释子工艺500可以从工艺110采集样本，用水把样本稀释到期望的浓度范围或者期望的浓度，提供悬浮液102的稀释样本供图像拍摄设备100执行图像拍摄。稀释子工艺500可以包括采样器502，它从工艺110采集悬浮液样本。采样器502可以包括阀，阀的操作可以由信息处理单元112进行控制。稀释子工艺500还可以包括测量室504。样本可以流过测量室504，或者测量室504可以是一个封闭的容器，它可以清空，回到工艺110或其他工艺。测量室504对于光学辐射是透明的，图像拍摄设备100利用光学辐射来拍摄测量图像。整个测量室504可以是透明的，用于拍摄图像，并用于光源506的潜在照射。或者，测量室504可以是部分透明的，即，测量室504可以具有窗口，通过这个窗口拍摄测量图像，这个窗口也可能受到光源506照射。也可以类似地拍摄参考图像和目标图像。
在一个实施例中，其示例在图6中示出，稀释子工艺500可以包括分馏器600，分馏器600可以提供至少一个馏分，这个部分包括期望尺寸范围内的悬浮液102的固体颗粒202，让图像拍摄设备100进行图像拍摄。分馏器可以具有管，这个管对流动于其中的悬浮液102的固体颗粒进行分馏。图像拍摄设备100可以直接从管拍摄图像，然后把它用作测量室。另外或替代地，可以在不同的容器602、604、606、608中分离出不同的馏分。然后，一个或多个部分可以从容器602至608馈送到单独的测量室504中，再然后，图像拍摄设备100可以拍摄一个或多个馏分的图像。在一个实施例中，从悬浮液102形成至少两个部分。
在一个实施例中，信息处理单元112可以基于悬浮液102的多个部分中的颗粒202的附着状态，确定悬浮液数据。通过观察至少一个图像可知，如果最新添加至少一种工艺控制化学品让一个或多个部分中的固体颗粒202彼此的附着状态发生变化，那么信息处理单元112可以确定zeta电位尚未达到0值。例如，因为细小纤维部分的发育可能更快(单位体积内的细小纤维颗粒可能比纤维颗粒多)，所以在一些情况下，监测细小纤维部分的状态可能比监测纤维部分的状态所获得的信息更多。这可能是继续添加至少一种工艺控制化学品的原因。
信息处理单元112还可以基于所述悬浮液数据，控制是否在工艺中让与以下各项之一相关的特性增加、保持不变或改变：工艺控制化学品、纤维、细小纤维、浆料类型、一种尺寸的颗粒与至少一种其他尺寸的颗粒、地层和水。信息处理单元112还可以控制是否在工艺中让以下各项之一增加、保持不变、减少或增加：工艺控制化学品、纤维、细小纤维、浆料类型、一种尺寸的颗粒与至少一种其他尺寸的颗粒以及水。
在一个实施例中，信息处理单元112可以使用固体颗粒致动器120控制至少一种工艺控制化学品输入到工艺110。固体颗粒致动器120中的每个固体颗粒致动器SOLID 1(固体1)...SOLID M(固体M)可以把一种固体颗粒202馈入工艺110。一个致动器120的固体颗粒202可以与至少一个其他致动器120的固体颗粒202不同。关于长度、厚度、壁厚、浆料的类型等等，固体颗粒可以彼此不同。
在一个实施例中，信息处理单元112可以控制固体颗粒致动器SOLID1...SOLID M，M是等于或大于1的整数，而这些致动器把至少两种类型的浆料输入到工艺110。例如，就是否再生而言，浆料的类型可以彼此不同。例如，一种类型的浆料可以是再生浆料，而另一种类型的浆料可以是非再生浆料。
在一个实施例中，信息处理单元112可以控制至少一个化学品致动器122，致动器122在工艺102中输入用于优化颗粒的结团的至少一种絮聚剂。如果使用一个以上的化学品致动器CHEMICAL 1(化学品1)...CHEMICAL N(化学品N)，N是等于或大于1的整数，那么一种工艺控制化学品可以与至少一种其他工艺控制化学品不同。工艺控制化学品可以指的是絮聚剂或絮凝剂。把至少一种凝聚剂用作工艺控制化学品的目的是，让悬浮液102中的固体颗粒202聚集成絮凝物。絮聚剂可以包含无机盐或水溶性有机聚合物。
在一个实施例中，信息处理单元112可以控制用来输入至少一种助留剂的化学品致动器CHEMICAL 1...CHEMICAL N。至少一种助留剂可以优化工艺102的操作效率。至少一种助留剂可以包括阳离子或阴离子丙烯酰胺共聚物。助留剂也可以是凝聚剂。
在一个实施例中，信息处理单元112可以控制化学品致动器CHEMICAL1...CHEMICAL N，这些致动器在工艺102中输入至少一种脱墨剂来优化脱墨。
在一个实施例中，信息处理单元112可以控制至少一个机械致动器124，致动器124输入操作功率，以用于机械加工悬浮液102。在一个实施例中，机械加工可以精磨。例如，机械致动器可以具有电动机，基于来自信息处理单元112的操纵变量，可以为这个电动机提供较少的、相等的或更多的电功率。
在一个实施例中，信息处理单元112可以控制至少一个除水致动器126，致动器126是与从工艺110除水相关联的。可以通过网、压榨部件或干燥部除水(参见图11)。
图7示出了含有各种工艺控制化学品C1至C11的悬浮液中的纤维宽度的依赖性的示例。竖轴为以微米为单位的宽度，横轴为参考R和含有工艺控制化学品C1至C11的悬浮液。作为参考R的悬浮液202不含工艺控制化学品。给与参考R的悬浮液相似的悬浮液的同样体积的相同样本添加相同量的工艺控制化学品C1至C11。可以看出，不同的工艺控制化学品C1至C11让纤维的宽度不同程度地增加。因为较小的固体颗粒附着到纤维上，所以宽度可能发生改变。通常，因为较小固体颗粒由于工艺控制化学品C1至C11的作用而附着于较大固体颗粒，所以固体颗粒的宽度可能发生改变。因此，为了控制工艺110，控制器可以基于固体颗粒202的附着状态，选择合适的工艺控制化学品C1至C11。通常，控制器还可以具有可用的固体颗粒参考尺寸。可以测量固体颗粒的附着状态，来作为固体颗粒202的宽度。通过各种工艺控制化学品C1至C11获得的任何纤维宽度可以用来作为目标或设定点。或者，通过各种工艺控制化学品C1至C11获得的任何纤维宽度可以用来作为纤维参考。
图8示出了利用工艺控制化学品C1至C11来配制纤维结团的示例。竖轴表示纤维结团的数量，横轴表示参考R和含有工艺控制化学品C1至C11的悬浮液。实线800示出了大于1.3mm的较大纤维结团的尺寸范围，虚线802表示小于1.3mm的较小纤维结团的尺寸范围。可以看出，不同的工艺控制化学品C1至C11让纤维结团尺寸变化各不相同。还可以看出，不同的工艺控制化学品C1至C11让不同的纤维结团尺寸范围变化各异。因此，为了控制工艺110，控制器可以根据固体颗粒202的附着状态，选择合适的工艺控制化学品C1至C11。通常来说，控制器还可以具有固体颗粒的目标尺寸，它可以是可用的设定值。可以使用至少一种尺寸范围的纤维结团来测量固体颗粒的附着状态，在本实施例中，这些结团是固体颗粒202。通过各种工艺控制化学品C1至C11获得的任何纤维结团尺寸可以用作目标或设定点。
图9示出了利用工艺控制化学品C1至C11来配制细小纤维和填料结团的示例。竖轴为细小纤维和填料结团的数量，横轴为参考R和含有工艺控制化学品C1至C11的悬浮液。可以看出，不同的工艺控制化学品C1至C11使细小纤维和填料结团尺寸变化各不相同。因此，为了控制工艺，控制器可以根据固体颗粒202的附着状态和固体颗粒的目标尺寸(其可以是设定值)，选择合适的工艺控制化学品C1至C11。可以使用至少一种尺寸范围的细小纤维和填料结团来测量固体颗粒的附着状态，在本实施例中，这些细小纤维和填料结团是固体颗粒202。通过各种工艺控制化学品C1至C11得到的任何细小纤维和填料结团的尺寸可以用作目标或设定点。
图10示出了在工艺控制化学品C1至C11作用下不同尺寸的固体颗粒在五种馏分中的分布情况的示例。纵轴表示颗粒在每一中馏分中的百分比(％)，横轴表示参考R和含有工艺控制化学品C1至C11的悬浮液。每种工艺控制化学品C1至C11的这些馏分从左到右依次为：馏分1、馏分2、馏分3、馏分4和馏分5。馏分1包括结团和长纤维。馏分2包括长纤维。馏分3包括纤维。馏分4包括短纤维和细小纤维。馏分5包括细小纤维和填料。可以看出，不同的工艺控制化学品C1至C11使不同馏分变化各不相同。不同尺寸的固体颗粒在这些馏分中的任何分布可以用作目标或设定点，这种分布是由各种工艺控制化学品C1至C11引起的。
在一个实施例中，控制器可以通过选择至少一种合适的工艺控制化学品，调整至少一种馏分在悬浮液102中的分布，来控制不同尺寸的颗粒的百分比之间的关系与颗粒比目标的偏差。例如，这里，不同的尺寸表示不同的馏分。
图11示出了造纸机的结构的示例。通过网坑仓(wire pit silo)1106把一个或多个浆料馈入造纸机，网坑仓1106通常位于部分浆料的混合浆池(blending chest)1102和纸机浆池(machine chest)1104前面。分发造纸机浆料进行短循环，这种循环例如是由纸张定量控制或等级变化程序控制的。混合浆池1102和纸机浆池1104也可以由单独的混合反应器(图11中未示出)所代替，通过使用阀门或其它流量控制装置1100单独馈送每部分浆料，来控制分发造纸机浆料。可以使用图像拍摄设备100来监测不同的浆料，并可以使用信息处理单元112测量每份浆料悬浮液的状态。在网坑仓1106中，将水混合到造纸机浆料中，以实现短循环(从成形器1120到网坑仓1106的虚线)所期望的浓度。可以使用清洁装置1108从获得的浆料中去除沙子(离心式清洁器)、空气(纸浆排气装置)和其他粗料(压力式过滤器)，使用泵1110把浆料泵送到流浆箱1116。在流浆箱1116之前，为了改善成品的质量，可以通过阀门1112、514把填充剂TA和/或助留剂RA添加到浆料中，这些填充剂和/或助留剂是工艺控制化学品并会影响结团。
悬浮液经由唇板开口1118从流浆箱1116馈送到成形器1120中。在成形器1120中，从幅材10中滤出水，另外，把诸如灰、细小纤维和纤维之类的固体送入短循环。在成形器1120中，把浆料作为幅材10馈送到网上，预先干燥幅材10，并在压榨部件1122中进行压榨。成形是指在把浆料馈送到网上时固体颗粒的不均匀分布。成形也可以定义为成品的定量的变化，这种变化又是以幅材10的每单位面积的固体材料的变化(即“定量”)为基础的。成形取决于絮凝。除了使用至少一种工艺控制化学品的直接絮凝调节之外，可替代地，可以通过成形器1120来调节成形，成形器1120可以由控制器1124进行控制。可以使用流浆箱1116的唇板开口1118调节网上的幅材10的水的量，唇板开口1118可以由控制器1124进行控制。也就是说，可以利用流浆箱1116的唇板开口1118从幅材10预先除水。
固体的量和水分含量是直接相互依赖的变量。例如，如果水分含量为45％，那么固体的量就为100％-45％＝65％。
在本申请中，只有在幅材10中的水含量过度减少时，才可认为幅材10是悬浮液。可以使用压榨部件1122从幅材10除水，压榨部件1122可以由控制器1124进行控制。通常来说，幅材10实际上在经过压榨部件1122之后就不再是悬浮液了，因此，本申请中介绍的测量方法可能在压榨部件1122之后就不再适用了。然而，也可以在压榨部件1122之后控制成品。例如，可以在可由控制器1124控制的干燥部(图中未示出)把水从幅材10去除。干燥部可以位于压榨部件1122之后。造纸机可以包括至少一个测量部件1134，部件1134又可以包括图像拍摄设备100。测量部件1134还可以包括稀释子工艺500。
图11还示出了造纸机的控制构件(control arrangement)。影响质量和等级变化的因素尤其包括部分浆料的量和相互比例、填料的量、助留剂的量、机器速度、白水量和干燥能力。控制器1124可以包括信息处理单元112或者可操作地与信息处理单元112耦接，控制器1124还可以通过阀门1100控制分发一部分浆料，通过阀门1112控制分发每一种填充料TA，通过阀门1114控制分发助留剂RA，调节唇板开口1118的大小，控制机器速度，控制白水量和干燥工艺。控制器1124可以利用至少一个测量部件1134，来测量在网上制造幅材10的悬浮液102。控制器1124还可以从其他地方接收关于浆料、工艺控制化学品和/或幅材的数据。
工艺控制器1124可以包括例如PID(比例-积分-微分)、模糊逻辑控制器、MPC(模型预测控制)或GPC(广义预测控制)控制器。
高级工艺控制器1124可以为多个致动器形成多组控制动作，以调节工艺110的各种性质，并获得期望质量的成品，这些致动器包括固体颗粒致动器120、化学品致动器122、机械致动器124以及除水致动器126、1120、1122。高级工艺控制器1124可以以迭代方式重复形成控制动作。控制动作旨在为多个致动器提供新的操作设置。这些新的操作设置可以与先前的操作设置相同，或者它们也可以不同于先前的操作设置。新的控制动作可以携带关于当前设置的偏差的信息。
除此之外，清楚的是，本领域技术人员本身知道造纸机的操作，因此，上下文中不需要进行更详细的介绍。
这种装置可以有助于维护纸张质量，加快等级变化，优化造纸工艺中的滤水和助留。通常来说，这种装置可以增加工艺110的产量。
图12是测量方法的流程图。在步骤1200中，图像拍摄设备100拍摄悬浮液102的至少一个测量图像200。在步骤1202中，图像处理子单元104接收至少一个测量图像(200)，基于应用于至少一个测量图像200的图形识别，确定悬浮液(102)的固体颗粒(202)的附着状态。在步骤1204中，数据处理子单元106基于悬浮液(102)的颗粒(202)的附着状态，确定与以下各项至少之一相关联的悬浮液数据：至少一种工艺控制化学品、纤维含量、细小纤维含量、浆料类型含量、不同尺寸的颗粒之间的关系和水含量。
可以把图12中示出的方法实现为逻辑电路方案或计算机程序。计算机程序可以放置在用于将其分发的计算机程序分发装置上。计算机程序分发装置可由数据处理设备读取，它对计算机程序指令进行编码，执行测量，并可选地基于这些测量来控制多个工艺。
可以使用分布介质来分发计算机程序，这种分布介质可以是任何控制器可读的介质。这种介质可以是程序存储介质、存储器、软件分发包或压缩软件包。在一些情况下，可以使用以下各项至少一个来执行分发：近场通信信号、短距离信号和电信信号。
随着技术进步，可以通过各种方式实现发明构思，这对于本领域技术人员而言是显而易见的。本发明及其实施例不限于上述示例实施例，而是可以在权利要求的范围内发生变化。

Claims (22)

1.一种悬浮液的测量装置，其中所述装置包括：
图像拍摄设备(100)，配置为拍摄所述悬浮液(102)的至少一个测量图像(200)，所述至少一个测量图像显示至少一个固体颗粒(202)，其特征在于，所述装置还包括：
信息处理单元(112)，配置为接收所述至少一个测量图像(200)，并基于应用于所述至少一个测量图像(200)的图形识别，来确定所述悬浮液(102)的固体颗粒(202)彼此的附着状态；以及
所述信息处理单元(112)配置为，基于所述悬浮液(102)的固体颗粒(202)的所述附着状态，确定与下列各项至少之一相关联的悬浮液数据：至少一种工艺控制化学品、至少一种纤维特性、至少一种细小纤维特性、不同尺寸固体颗粒之间的关系、成形和水含量。
2.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，所述信息处理单元(112)配置为，基于所述悬浮液(102)的固体颗粒(202)的所述附着状态，确定与下列各项至少之一相关联的数据：至少一种工艺控制化学品的量与化学品参考或化学品目标的偏差、所述纤维特性与纤维参考或纤维目标的偏差、所述细小纤维特性与细小纤维参考或细小纤维目标的偏差、不同大小的颗粒之间的关系与颗粒参考或颗粒目标的偏差、结团与结团参考或结团目标的偏差、以及水含量与水参考或水目标的偏差。
3.根据权利要求1或2所述的装置，其特征在于，所述信息处理单元(112)配置为基于所述悬浮液数据，直接或间接地确定与所述悬浮液(102)的zeta电位值相关联的数据。
4.根据任何前述权利要求所述的装置，其特征在于，所述信息处理单元(112)包括：
一个或多个处理器(300)；
包含计算机程序代码的一个或多个存储器(302)；以及
所述一个或多个存储器(302)和所述计算机程序代码配置为，利用所述一个或多个处理器(300)，使装置至少执行以下操作：
基于至少一种图形识别算法，对所述测量图像(200)执行所述图形识别；
基于所述图形识别，确定所述悬浮液(102)的固体颗粒(202)彼此的附着状态；及
确定所述悬浮液数据。
5.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，所述装置包括：稀释子工艺(500)，配置为从工艺(102)采集样本，把所述样本稀释到期望浓度，提供所稀释的样本供所述图像拍摄设备(100)执行图像拍摄。
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述装置包括所述稀释子工艺(500)，所述稀释子工艺(500)包括分馏器(600)，所述分馏器(600)配置为提供至少一种馏分供所述图像拍摄设备(100)执行图像拍摄，所述馏分包含期望尺寸范围的所述悬浮液(102)的颗粒。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述信息处理单元(112)配置为，基于所述悬浮液(102)的多个馏分中的所述颗粒(202)的附着状态，来确定所述悬浮液数据。
8.一种控制悬浮液工艺的装置，其特征在于，所述装置包括根据权利要求1所述的装置，用于测量与包含所述固体颗粒(202)的水悬浮液相关联的工艺；以及
所述信息处理单元(112)配置为，基于所述悬浮液数据，控制是否在所述工艺中使与以下各项至少之一相关的特性保持不变或改变：至少一种工艺控制化学品、纤维、细小纤维、浆料类型、一种尺寸的固体颗粒相对于至少一种其他尺寸的固体颗粒、成形和水。
9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述信息处理单元(112)配置为控制把所述至少一种工艺控制化学品输入到所述工艺(110)。
10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述信息处理单元(112)配置为在所述工艺(102)中控制输入用于优化所述固体颗粒的结团的至少一种絮聚剂。
11.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述信息处理单元(112)配置为控制输入用于优化所述工艺(102)的操作效率的至少一种助留剂。
12.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述信息处理单元(112)配置为控制把至少两种类型的浆料输入到所述工艺(110)。
13.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述信息处理单元(112)配置为控制输入操作功率，以用于机械加工所述悬浮液。
14.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述信息处理单元(112)配置为控制从所述工艺(110)中除水。
15.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述信息处理单元(112)包括：
一个或多个处理器(300)；
包含计算机程序代码的一个或多个存储器(302)；以及
所述一个或多个存储器(302)和所述计算机程序代码配置为，利用所述一个或多个处理器(300)，使所述信息处理单元(112)至少执行以下操作：
对所述图像(200)执行图形识别；
基于所述图形识别的至少一种算法，确定所述悬浮液(102)的颗粒(202)在一起的附着状态；及
基于所述悬浮液数据，控制所述工艺(110)的输入和/或输出。
16.一种与包含固体颗粒的悬浮液相关联的工艺方法，所述方法包括：
由图像拍摄设备(100)拍摄(1200)悬浮液(102)的至少一个测量图像(200)，其特征在于
由图像处理子单元(104)接收(1202)所述至少一个测量图像(200)，并基于应用于所述至少一个测量图像(200)的图形识别，确定所述悬浮液(102)的固体颗粒(202)在一起的附着状态；以及
由数据处理子单元(106)基于所述悬浮液(102)的颗粒(202)的所述附着状态，确定(1204)与以下各项至少之一相关联的悬浮液数据：至少一种工艺控制化学品、纤维含量、细小纤维含量、浆料类型含量、不同尺寸的颗粒之间的关系、成形和水含量。
17.根据权利要求16所述的方法，其特征在于，基于所述悬浮液(102)的颗粒(202)的所述附着状态，确定与下列各项至少之一相关联的所述悬浮液数据：至少一种工艺控制化学品的量与化学品参考或化学品目标的偏差、纤维特性与纤维参考或纤维目标的偏差、细小纤维特性与细小纤维参考或细小纤维目标的偏差、不同大小的颗粒之间的关系与颗粒参考或固体颗粒目标的偏差、以及水含量与水参考或水目标的偏差。
18.根据权利要求16所述的方法，其特征在于，基于所述悬浮液数据，确定所述悬浮液(102)的zeta电位值。
19.根据权利要求16所述的方法，其特征在于，由控制单元(108)基于所述悬浮液数据控制所述工艺(110)的输入和/或输出。
20.根据权利要求16所述的方法，其特征在于，从所述工艺(102)采集样本，稀释所述样本，提供所稀释的样本用于图像拍摄。
21.根据权利要求20所述的方法，其特征在于，从所述悬浮液(102)形成至少两种馏分，并基于所述悬浮液(102)的多个不同馏分中的颗粒(202)的所述附着状态，来确定所述悬浮液数据。
22.根据权利要求16所述的方法，其特征在于，由所述信息处理单元(112)基于所述悬浮液数据，控制是否在所述工艺中使与以下各项至少之一相关的特性保持不变、变化或改变：至少一种工艺控制化学品、纤维、细小纤维、浆料类型、一种尺寸的固体颗粒相对于至少一种其他尺寸的固体颗粒、成形和水。
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