JP2003076934A - ポリマーの物性予測方法及びそれを用いたプラントの運転制御方法 - Google Patents

ポリマーの物性予測方法及びそれを用いたプラントの運転制御方法

Info

Publication number
JP2003076934A
JP2003076934A JP2001265649A JP2001265649A JP2003076934A JP 2003076934 A JP2003076934 A JP 2003076934A JP 2001265649 A JP2001265649 A JP 2001265649A JP 2001265649 A JP2001265649 A JP 2001265649A JP 2003076934 A JP2003076934 A JP 2003076934A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
polymer
data
plant
concentration
predicting
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP2001265649A
Other languages
English (en)
Inventor
Yasuteru Kubo
泰輝 久保
Makoto Sakamoto
誠 坂本
Kazuya Uchida
一哉 内田
Naohiro Chuma
直宏 中馬
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Tosoh Corp
Original Assignee
Tosoh Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Tosoh Corp filed Critical Tosoh Corp
Priority to JP2001265649A priority Critical patent/JP2003076934A/ja
Publication of JP2003076934A publication Critical patent/JP2003076934A/ja
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/30—Computing systems specially adapted for manufacturing

Landscapes

  • Polymerisation Methods In General (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

(57)【要約】 【課題】 ポリマー製造プラントで製造中のポリマー
の物性をリアルタイムで簡便に精度よく予測する方法を
提供する。 【解決手段】過去のポリマー製造プラント運転データ集
合と製品であるポリマーの物性データ集合から位相解析
の概念を用い規則性・関連性を取り出し、ポリマー製造
プラント運転データ集合とポリマー物性データ集合の関
係に連続性を持たせるモデリングを行い、該モデリング
を用い現在のプラント運転データより製造中のポリマー
物性をリアルタイムに予測する方法。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、ポリエチレン、ポ
リプロピレン等のポリオレフィン、ポリスチレン、アク
リル樹脂、ポリ塩化ビニル、ポリフェニレンスルフィ
ド、ポリエステル、ポリアミド、ポリカーボネート、ポ
リアセタール等に代表されるポリマーの製造プラントに
おいて製造中のポリマーの物性を簡便に予測する方法及
び該予測に基づき運転条件を円滑に制御する技術に関す
るものである。
【０００２】
【従来の技術】通常、ポリマー製造プラントにより製造
され一般に供されているポリマーは、その用途に応じて
分子量、分子量分布、組成、組成分布、共重合成分含有
量等が異なる様々なグレードが設定されており、特定グ
レードを製造するための製造条件が製造処方として規定
されている。そして、該製造処方としては重合温度、触
媒供給量、触媒供給時期、モノマー供給量、モノマー供
給時期、コモノマー供給量、コモノマー供給時期、連鎖
移動剤供給量、連鎖移動剤供給時期、不活性ガス発生
量、不活性ガス供給量、オフガス流量、重合禁止剤供給
時期など多くの重合条件の調整を同時並行的に規定しポ
リマーの製造を行うことを必要とするが、製造されたポ
リマーはポリマー製造プラントから搬出された状態でし
かその物性を確認することができず、製造プラント内で
製造中のポリマー物性を簡便かつ精度良く予測する方法
が求められてきた。
【０００３】そして、特開２０００−３１９３０２号公
報には、現在の銘柄から次銘柄へ変更するのに必要な各
操作項目の値を現在の値から次銘柄の目標値へ変更する
時系列のパターンデータを作成する第１の段階と、前記
パターンデータを使用して、模擬的に銘柄変更を実施し
系内の挙動のシミュレーションを行う第２の段階と、前
記シミュレーションの結果に基づいてそのパターンデー
タが適正かどうかを判定する第３の段階と、前記第３の
段階においてパターンデータが不適性と判断された場合
にはパターンデータの修正を行い、その後、前記第２の
段階及び前記第３の段階を繰り返す第４の段階と、前記
第３の段階においてパターンデータが適性と判断された
場合にはそのパターンデータに基づいて実プラントにお
いて銘柄変更を行う第５の段階と、を有することを特徴
とするポリマーの製造銘柄変更方法が提案されている。
【０００４】また、ポリエチレン、ポリプロピレン等の
ポリオレフィン重合プロセスにおいては、厳密モデルや
ニューラルネットワーク技術を用いたモデリングを行い
得られるポリマーの物性を予測する方法が知られてい
る。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】しかし、特開２０００
−３１９３０２号公報に提案された方法は、製造品の銘
柄を変更する際に、その操作を自動的かつ円滑に行う方
法に関するものであり、非常に煩雑な方法となってい
る。また、ダイナミックシミュレータにより算出される
のは基本的に重合反応量、重合反応性に関するデータで
あり、その中にはポリマー物性として分子量、共重合組
成等のモノマーの反応性、反応量に反映されるポリマー
そのものの物性の予測はなされているが、製造されたポ
リマーの加工性等をも評価する物性については考慮され
ていない。
【０００６】また、厳密モデルや、ニューラルネットワ
ーク技術を用いたポリマーの物性予測方法は、モデルを
作成するためのモデリングに工数がかかり、非常に煩雑
なものとなる。
【０００７】そこで、本発明はポリマー製造プラントに
おいて製造中のポリマー物性をリアルタイムで予測する
ために、ポリマー製造プラント運転データとポリマー物
性データの間の相関モデルを作成するモデリングに位相
解析の概念を用い製造中のポリマー物性を簡便に精度よ
く予測する方法及び該予測に基づき運転条件を円滑に制
御する技術を提供するものである。
【０００８】
【課題を解決するための手段】本発明者らは上述のよう
な現状に鑑み鋭意検討した結果、入出力条件の間の相関
関係を見出すモデリングとして位相解析の概念を用いる
ことにより、ポリマー製造プラントにおける製造中のポ
リマー物性を簡便に精度よく予測できることを見出し本
発明を完成させるに至った。
【０００９】即ち、本発明は、過去のポリマー製造プラ
ント運転データ集合と製品であるポリマーの物性データ
集合から規則性・相関性を取り出すデータ・マイニング
として位相解析の概念を用い、ポリマー製造プラント運
転データとポリマー物性データの関係に連続性を持たせ
るモデリングを行い、該モデリングを用いポリマー製造
中のプラント運転データより製造中のポリマー物性をリ
アルタイムで予測することを特徴とするポリマーの物性
予測方法及び該方法を用いたプラントの運転制御方法に
関するものである。
【００１０】以下に、本発明について詳細に説明する。
【００１１】本発明のポリマーの物性予測方法は、過去
のポリマー製造プラント運転データ集合と製品であるポ
リマーの物性データ集合から位相解析の概念により規則
性・相関性を取り出すモデリングを行いポリマー製造プ
ラント運転データとポリマー物性データの関係に連続性
を持たせ、製造中のプラント運転データより製造中のポ
リマー物性をリアルタイムで予測するものである。
【００１２】本発明でいうポリマー製造プラント運転デ
ータ集合とは、ポリマー製造プラントにおける過去のプ
ラント運転条件のデータ蓄積集合であり、プラントを安
定的に安全に操業するために必要なデータをいい、例え
ば重合温度、重合圧力、触媒供給量、触媒濃度、モノマ
ー供給量、モノマー濃度、コモノマー供給量、コモノマ
ー濃度、連鎖移動剤供給量、連鎖移動剤濃度、重合禁止
剤量、重合禁止剤濃度、重合禁止剤供給時期、コモノマ
ー／モノマー比、連鎖移動剤／モノマー比、伝熱係数、
オフガス流量、未反応モノマー量、未反応コモノマー
量、未反応連鎖移動剤量、不活性ガス量、溶媒供給量、
溶媒濃度、ポリマー濃度、モノマー／溶媒比、コモノマ
ー／溶媒比及び連鎖移動剤／溶媒比等を挙げることがで
きる。
【００１３】本発明でいうポリマーの物性データ集合と
は、上述のポリマー製造プラント運転データ集合中のそ
れぞれの製造条件で製造された製品であるポリマーの品
質管理上必要とされ、測定された物性の蓄積集合であ
り、例えば分子量、共重合組成比等のポリマーそのもの
の物性をはじめ、低荷重メルトフローレート、高荷重メ
ルトフローレート、密度、耐環境応力亀裂、融点、軟化
点等の品質管理上必要とされる物性を挙げることができ
る。
【００１４】そして、製造中のプラント運転データから
製造中のポリマー物性をリアルタイムで予測するために
は、過去のポリマー製造プラント運転データ集合とポリ
マーの物性データ集合からポリマー製造プラント運転デ
ータとポリマー物性データに規則性・相関性を持たせる
モデリングが不可欠であり、本発明においては該データ
間の規則性・相関性を取り出したモデリングの中で最も
その相関関係に誤差の少ないモデルを取り出すことをデ
ータ・マイニングと称する。
【００１５】本発明においては、データ・マイニングと
して位相解析の概念に基づき、該データ集合におけるデ
ータの入出力関係の連続性を持たせたモデリングを行い
最も誤差の少ないモデルを事例データベースモデルとす
るものである。本発明でいう位相解析の概念に基づく手
法とは、一般的には入出力関係のモデル化において化学
工学的な次数や反応工学的なパラメータ等の設定を行う
ことを必要とせず、入力条件を位相論に基づいて量子化
し、出力条件との相関関係を定義する手法であり、モデ
ルの設定及び変更に特徴を有する数学的構造をいう。
【００１６】そして、該データ間の入出力関係の連続性
を持たせたモデリングを行い事例データベースモデルと
し、プラント運転データを入力する事により簡便に精度
よく製造中のポリマー物性がリアルタイムで予測される
ものである。
【００１７】このような位相解析の概念によりモデリン
グを行い、プロセスデータからの事例データベースモデ
ルを作成し、リアルタイムの出力予測を行うにはソフト
ウェアプログラムを用いた演算処理装置上で行うことが
好ましく、そのようなソフトウェアプログラムとしては
位相解析の概念に基づくものであればいかなるものでも
よく、例えば山武産業システム（株）製、ｄａｔａＦＯ
ＲＥＳＴ（商品名）を挙げることが出来る。
【００１８】本発明のポリマーの物性予測方法は、いか
なる製造方法により製造されるポリマーにも適応可能で
あり、例えば連続生産プラントで生産されるポリエチレ
ン、ポリプロピレン等のポリオレフィン、ポリカーボネ
ート等に代表されるポリマー、バッチプロセスで生産さ
れるポリスチレン、ポリ塩化ビニル、ポリフェニレンス
ルフィド、アクリル樹脂、ポリエステル、ポリアミド、
ポリアセタール等に代表されるポリマーを挙げることが
でき、その中でも製造中のポリマーの物性予測が困難な
連続生産プラントにより生産されるポリマーの物性予測
に適している。
【００１９】そして、本発明のポリマーの物性予測方法
は、エチレン／ブテン−１共重合体の連続式低圧法製造
プロセスにおいて、ポリマー製造プラント運転データ集
合として重合温度、重合圧力、エチレン供給量、水素供
給量、ブテン−１供給量、触媒供給量、触媒濃度、ブテ
ン−１／ヘキサン比、水素／ヘキサン比、エチレン／ヘ
キサン比、ブテン−１／エチレン比、水素／エチレン
比、窒素ガス流量、イナートガス流量、オフガス流量、
未反応ガス流量、総括伝熱係数、重合器内蒸気圧、スラ
リー濃度、溶媒供給量、溶媒バランスを用い、製品であ
るエチレン／ブテン−１共重合体の物性データ集合とし
て低荷重メルトフローレート、密度を用い、エチレン／
ブテン−１共重合体の物性データ集合として低荷重メル
トフローレートを用いデータ・マイニングを行いプラン
ト運転データより、製造中のエチレン／ブテン−１共重
合体の物性をリアルタイムで予測する方法とすることが
特に好ましい。
【００２０】以下に、連続式低圧法製造プラントにおい
て溶媒としてヘキサンを用いて製造されるエチレン／ブ
テン−１共重合体の密度を位相解析に基づくデータ・マ
イニングツール（山武産業システム（株）製、商品名ｄ
ａｔａＦＯＲＥＳＴ）を用いて予測する方法の例示を説
明する。
【００２１】ポリマー製造プラント運転データ集合とし
て、ブテン−１／エチレン比、水素供給量、イナートガ
ス流量、ブテン−１供給量、重合温度、ブテン−１／ヘ
キサン比、水素／エチレン比、未反応水素流量、オフガ
ス流量及び総括伝熱係数とエチレン／ブテン−１共重合
体物性データ集合として密度を入力する。ここでポリマ
ー製造プラント運転データ集合は表１に示すようにグル
ープ化が行われており、該グループはそれぞれのポリマ
ー製造プラント運転データの組み合わせを示す。ａはブ
テン−１／エチレン比、ｂは水素供給量、ｃはイナート
ガス流量、ｄはブテン−１供給量、ｅは重合温度、ｆは
ブテン−１／ヘキサン比、ｇは水素／エチレン比、ｈは
未反応水素流量、ｉはオフガス流量、ｊは総括伝熱係数
を示す。
【００２２】そして、該グループと密度の関係を位相解
析に基づくデータ・マイニングを行った結果を表２に示
す。表２からは誤差の因子を反映した各グループと密度
の関係が得られる。表２よりエチレン／ブテン−１共重
合体の密度との関係においてはグループ４のポリマー製
造プラント運転データ、つまり、ブテン−１／エチレン
比、水素供給量、イナートガス流量、ブテン−１供給量
が密度と最も誤差の小さい相関関係を有することが示さ
れている。
【００２３】そこで、プラント製造中運転データの中か
らブテン−１／エチレン比、水素供給量、イナートガス
流量、ブテン−１供給量のデータを抽出し、該運転デー
タにより製造中のエチレン／ブテン−１共重合体の密度
を予測することにより精度良く物性を予測することが可
能となる。
【００２４】本発明の物性予測方法では、過去のポリマ
ー製造プラント運転データ集合と製品であるポリマーの
物性データ集合におけるそのデータ数が多ければ多いほ
どそのポリマーの物性予測精度は向上する。また、物性
予測に基づきプラント運転条件を変更したプラント運転
データ及びその結果の物性データを過去のポリマー製造
プラント運転データ集合と製品であるポリマーの物性デ
ータ集合として予測を繰り返すことによりそのポリマー
の物性予測精度を向上させることが可能となる。
【００２５】本発明のポリマーの物性予測方法は、本予
測方法によりリアルタイムで予測したポリマーの物性値
に基づきポリマー製造プラント運転条件の修正するプラ
ントの運転制御方法として用いることが可能であり、該
修正はＤＣＳ等に代表されるプラント運転制御装置より
本予測方法に基づく修正の制御信号を出し自動的に修正
を行ったり、オペレータが手動で修正を行うことが可能
である。
【００２６】
【実施例】以下に、本発明を実施例に基づき説明するが
本発明はこれら実施例に限定されるものではない。
【００２７】実施例１ 位相解析の概念に基づくデータ・マイニングツール（山
武システム株式会社製、商品名 ｄａｔａＦＯＲＥＳ
Ｔ）をインストールした演算処理装置に、溶媒としてヘ
キサンを用いエチレンとブテン−１の共重合を行いエチ
レン／ブテン−１共重合体を製造する連続式低圧法ポリ
エチレンプラントにおける３年分のポリマー製造プラン
ト運転データ集合として重合温度、重合圧力、エチレン
供給量、水素供給量、ブテン−１供給量、触媒供給量、
触媒濃度、ブテン−１／ヘキサン比、水素／ヘキサン
比、エチレン／ヘキサン比、ブテン−１／エチレン比、
水素／エチレン比、窒素ガス流量、イナートガス流量、
オフガス流量、未反応ガス流量、総括伝熱係数、重合器
内蒸気圧、スラリー濃度、溶媒供給量、溶媒バランスを
入力し、得られた３年分のエチレン／ブテン−１共重合
体の物性データ集合として低荷重メルトフローレート、
密度とを入力した。
【００２８】そして、ポリマー製造プラント運転データ
集合を表１に示すのと同様にグループ化を行い、低荷重
メルトフローレートと密度との関係を位相解析に基づく
データ・マイニングを行った。
【００２９】その結果、本事例データベースモデルにお
いては、プラント運転データがブテン−１供給量、水素
／エチレン比、イナートガス流量、総括伝熱係数、水素
供給量、スラリー濃度、重合器内蒸気圧、水素／ヘキサ
ン比、溶媒バランスの集合（以下、データ集合１と記
す。）である場合、得られたエチレン／ブテン−１共重
合体の低荷重メルトフローレートとの誤差が最も小さ
く、また、プラント運転データがブテン−１／エチレン
比、水素供給量、イナートガス流量、ブテン−１供給量
の集合（以下、データ集合２と記す。）である場合、得
られるエチレン／ブテン−１共重合体の密度との誤差が
最も小さいことから、エチレン／ブテン−１共重合体の
低荷重メルトフローレートを予測する場合には、プラン
ト運転データとしてデータ集合１に相当するデータより
予測を行うことが適切であり、エチレン／ブテン−１共
重合体の密度を予測する場合には、プラント運転データ
としてデータ集合２に相当するデータより予測を行うこ
とが適切であることがわかった。
【００３０】そこで、運転中のプラント運転データの中
からデータ集合１に相当するデータを入力し、製造中の
エチレン／ブテン−１共重合体の低荷重メルトフローレ
ートを予測したところ２１．２ｇ／１０分であった。ま
た、実際に連続式低圧法ポリエチレンプラントにより製
造されたエチレン／ブテン−１共重合体の低荷重メルト
フローレートの実測値は２１．４ｇ／１０分であり、そ
の誤差は０．８％と非常に小さなものであった。
【００３１】また、運転中のプラント運転データの中か
らデータ集合２に相当するデータを入力し、製造中のエ
チレン／ブテン−１共重合体の密度を予測したところ９
６４．２ｋｇ／ｍ3であった。また、実際に連続式低圧
法ポリエチレンプラントにより製造されたエチレン／ブ
テン−１共重合体の密度の実測値は９６４．４ｋｇ／ｍ
3であり、その誤差は０．０２％と非常に小さなもので
あった。
【００３２】
【表１】
【表２】
【発明の効果】本発明のポリマーの物性予測方法は、ポ
リマー製造プラントで製造中のポリマーの物性をリアル
タイムで簡便に精度よく予測するものであり、その工業
的価値は極めて高いものである。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 中馬 直宏 三重県四日市市霞１−８ 東ソー株式会社 内 Ｆターム(参考） 4J011 AA04 AB01 AB02 AB04 AB08 AB10 MA01 MA02 MA06 MA17 MB00

Claims (5)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】過去のポリマー製造プラント運転データ集
    合と製品であるポリマーの物性データ集合から規則性・
    相関性を取り出すデータ・マイニングとして位相解析の
    概念を用い、ポリマー製造プラント運転データとポリマ
    ー物性データの関係に連続性を持たせるモデリングを行
    い、該モデリングを用い製造中のプラント運転データよ
    り製造中のポリマー物性をリアルタイムで予測すること
    を特徴とするポリマーの物性予測方法。
  2. 【請求項２】ポリマーがポリエチレン又はポリプロピレ
    ンであって、ポリマー製造プラントが連続生産プラント
    であることを特徴とする請求項１に記載のポリマーの物
    性予測方法。
  3. 【請求項３】過去のポリマー製造プラント運転データ集
    合が、重合温度、重合圧力、触媒供給量、触媒濃度、モ
    ノマー供給量、モノマー濃度、コモノマー供給量、コモ
    ノマー濃度、連鎖移動剤供給量、連鎖移動剤濃度、重合
    禁止剤量、重合禁止剤濃度、重合禁止剤供給時期、コモ
    ノマー／モノマー比、連鎖移動剤／モノマー比、伝熱係
    数、オフガス流量、未反応モノマー量、未反応コモノマ
    ー量、未反応連鎖移動剤量、不活性ガス量、溶媒供給
    量、溶媒濃度、ポリマー濃度、モノマー／溶媒比、コモ
    ノマー／溶媒比及び連鎖移動剤／溶媒比からなる群から
    選ばれる１種以上のデータであり、ポリマーの物性デー
    タ集合が、低荷重メルトフローレート、高荷重メルトフ
    ローレート、密度、耐環境応力亀裂、融点及び軟化点か
    らなる群から選ばれる１種以上のデータであることを特
    徴とする請求項１又は請求項２に記載のポリマーの物性
    予測方法。
  4. 【請求項４】請求項１〜請求項３のいずれかに記載のポ
    リマーの物性予測方法によりポリマー物性をリアルタイ
    ムで予測し、得られる予測値に基づきポリマー製造プラ
    ント運転条件の修正を行うことを特徴とするプラントの
    運転制御方法。
  5. 【請求項５】ポリマー製造プラント運転条件の修正を制
    御装置により制御信号を出して行うことを特徴とする請
    求項４に記載のプラントの運転制御方法。
JP2001265649A 2001-09-03 2001-09-03 ポリマーの物性予測方法及びそれを用いたプラントの運転制御方法 Pending JP2003076934A (ja)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2001265649A JP2003076934A (ja) 2001-09-03 2001-09-03 ポリマーの物性予測方法及びそれを用いたプラントの運転制御方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2001265649A JP2003076934A (ja) 2001-09-03 2001-09-03 ポリマーの物性予測方法及びそれを用いたプラントの運転制御方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2003076934A true JP2003076934A (ja) 2003-03-14

Family

ID=19092083

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2001265649A Pending JP2003076934A (ja) 2001-09-03 2001-09-03 ポリマーの物性予測方法及びそれを用いたプラントの運転制御方法

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP2003076934A (ja)

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010535894A (ja) * 2007-08-07 2010-11-25 ダウ グローバル テクノロジーズ インコーポレイティド ポリマー特性の予測を改善する方法、および改善されたポリマー特性予測能を有するシステム
KR20190039131A (ko) * 2016-08-03 2019-04-10 베르살리스 에스.피.에이. 폴리머의 연속 제조를 위한 플랜트의 제어를 위한 방법 및 시스템
JP2019524962A (ja) * 2017-06-20 2019-09-05 エルジー・ケム・リミテッド エチレンビニルアセテート共重合工程の制御システム及びその制御方法
WO2022004880A1 (ja) * 2020-07-03 2022-01-06 ダイキン工業株式会社 予測装置、演算装置、製造装置及び製造方法
WO2022163035A1 (ja) * 2021-01-26 2022-08-04 株式会社カネカ ポリエステル生産システム、ポリエステル生産方法、及びプログラム
US11492423B2 (en) 2018-11-05 2022-11-08 Lg Chem, Ltd. Method for predicting physical properties of polyethylene resin, and production method of polyethylene resin
WO2022264885A1 (ja) * 2021-06-17 2022-12-22 ダイキン工業株式会社 予測装置、製造装置及び予測方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH07304056A (ja) * 1994-05-16 1995-11-21 Kanegafuchi Chem Ind Co Ltd 複合材の物性予測方法及び該物性予測方法を用いた射出成形シミュレーション方法並びにそれらの装置
JP2000500060A (ja) * 1995-06-09 2000-01-11 ソルヴェイ ポリオレフィンズ ユーロープ ベルギウム 化学製品の合成方法の制御方法
JP2000319302A (ja) * 1999-05-14 2000-11-21 Mitsui Chemicals Inc ポリマーの製造銘柄変更方法及び装置
JP2001114806A (ja) * 1999-10-15 2001-04-24 Sumitomo Chem Co Ltd ポリマーの製造銘柄の変更方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH07304056A (ja) * 1994-05-16 1995-11-21 Kanegafuchi Chem Ind Co Ltd 複合材の物性予測方法及び該物性予測方法を用いた射出成形シミュレーション方法並びにそれらの装置
JP2000500060A (ja) * 1995-06-09 2000-01-11 ソルヴェイ ポリオレフィンズ ユーロープ ベルギウム 化学製品の合成方法の制御方法
JP2000319302A (ja) * 1999-05-14 2000-11-21 Mitsui Chemicals Inc ポリマーの製造銘柄変更方法及び装置
JP2001114806A (ja) * 1999-10-15 2001-04-24 Sumitomo Chem Co Ltd ポリマーの製造銘柄の変更方法

Cited By (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010535894A (ja) * 2007-08-07 2010-11-25 ダウ グローバル テクノロジーズ インコーポレイティド ポリマー特性の予測を改善する方法、および改善されたポリマー特性予測能を有するシステム
KR20190039131A (ko) * 2016-08-03 2019-04-10 베르살리스 에스.피.에이. 폴리머의 연속 제조를 위한 플랜트의 제어를 위한 방법 및 시스템
KR102307547B1 (ko) 2016-08-03 2021-10-01 베르살리스 에스.피.에이. 폴리머의 연속 제조를 위한 플랜트의 제어를 위한 방법 및 시스템
JP2019524962A (ja) * 2017-06-20 2019-09-05 エルジー・ケム・リミテッド エチレンビニルアセテート共重合工程の制御システム及びその制御方法
US10995171B2 (en) 2017-06-20 2021-05-04 Lg Chem, Ltd. System for controlling ethylene vinyl acetate copolymerization process and method of controlling the same
US11492423B2 (en) 2018-11-05 2022-11-08 Lg Chem, Ltd. Method for predicting physical properties of polyethylene resin, and production method of polyethylene resin
WO2022004880A1 (ja) * 2020-07-03 2022-01-06 ダイキン工業株式会社 予測装置、演算装置、製造装置及び製造方法
JP2022013148A (ja) * 2020-07-03 2022-01-18 ダイキン工業株式会社 予測装置、演算装置、製造装置及び製造方法
WO2022163035A1 (ja) * 2021-01-26 2022-08-04 株式会社カネカ ポリエステル生産システム、ポリエステル生産方法、及びプログラム
WO2022264885A1 (ja) * 2021-06-17 2022-12-22 ダイキン工業株式会社 予測装置、製造装置及び予測方法
JP2023000306A (ja) * 2021-06-17 2023-01-04 ダイキン工業株式会社 予測装置、製造装置及び予測方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Noor et al. Modelling and control of different types of polymerization processes using neural networks technique: a review
Mueller et al. Polymerization reactor modeling in industry
Gao et al. On the modeling of number and weight average molecular weight of polymers
Yoon et al. Recent advances in polymer reaction engineering: modeling and control of polymer properties
WO2009059969A1 (en) Predictive model for density and melt index of polymer leaving loop reactor.
Chen et al. Modeling and simulation of borstar bimodal polyethylene process based on a rigorous PC-SAFT equation of state model
JP2003076934A (ja) ポリマーの物性予測方法及びそれを用いたプラントの運転制御方法
Nasresfahani et al. An automated recipe generator for semi-batch solution radical copolymerization via comprehensive stochastic modeling and derivative-free algorithms
US8706304B2 (en) Method for optimising the transition from one grade to another
Kim et al. Dynamic simulation of liquid polymerization reactors in Sheripol process for polypropylene
Fortunatti et al. Theoretical analysis of nitroxide‐mediated copolymerization of styrene and α‐methyl‐styrene under different operating policies and reactor designs
JP2004507737A (ja) 高分子製品の物性評価方法
Bindlish et al. Parameter estimation for industrial polymerization processes
Krallis et al. Development of Advanced Software Tools for Computer‐Aided Design, Simulation, and Optimization of Polymerization Processes
Soares On Elegant Solutions in PRE: Moment Equations for the Chain Length Distribution of Coordination Polyolefins
Ray Modeling and control of polymerization reactors
Brandolin et al. Prediction of molecular weight distributions by probability generating functions. Application to industrial autoclave reactors for high pressure polymerization of ethylene and ethylene‐vinyl acetate
CN104570724B (zh) 一种以聚烯烃微观质量为目标的聚合工艺条件优化方法
Asteasuain Deterministic Approaches for Simulation of Nitroxide‐Mediated Radical Polymerization
Taheri et al. Prediction of branch on branch and topological characteristics of low‐density polyethylene polymerization by a novel stochastic approach
Minari et al. Industrial SBR process: Computer simulation study for online estimation of steady‐state variables using neural networks
Wei et al. Control of a batch polymerization system using hybrid neural network‐first principle model
Van Erdeghem et al. Detailed steady-state simulation of tubular reactors for LDPE production: Influence of numerical integration accuracy
EP4231303A1 (en) Method and apparatus for polymerization process monitoring and model predictive control
Jumari et al. Comparison of product quality estimation of propylene polymerization in loop reactors using artificial neural network models

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20080813

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20101207

A02 Decision of refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02

Effective date: 20110406