JP2004507737A - 高分子製品の物性評価方法 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】工程変数に滞留時間分布を反映する高分子製品物性評価方法であって、特に工程内の製品含有量と排出量を理論的に決定した後、各工程変数を仮想の物質の工程変数に見なして仮想物質平衡式を解くことによって、前記工程変数に滞留時間分布を取り入れて、最終製品の段まで反応器で行われた条件の平均値を計算する段階と、前記滞留時間分布が反映された工程変数である、最終製品の段まで反応器で行われた条件の平均値を種々の物性予測モデルに入力して製品物性を予測する段階とを含むことを特徴とする製品物性評価方法に関するものである。
【選択図】図1
Description
【発明の属する技術分野】
本発明は高分子製品の物性評価方法に関するものであって、 さらに詳しくは工程変数に滞留時間分布を取り入れる製品物性評価方法において、最終製品に関する各段まで反応器で平均的に予め決められた最終又は中間製品の工程変数を意味する転換工程変数(converted process variables: cPV’s)を用いることによって製品の物性を評価する方法に関する。本評価方法は、以下の段階を含む方法である。すなわち、工程内の製品含有量と排出量を理論的に決定した後、各工程変数を仮想物質の工程変数に見なして仮想物質平衡式を解く方法を通して、前記工程変数に滞留時間分布を取り入れる段階と、前記滞留時間分布を取り入れた後の前記工程変数を、最終製品に関する各段まで反応器にて、種々の物性予測モデル(cPV’s)に入力して製品物性を予測する段階とを含むものである。
【0002】
【従来技術】
一般に、 ポリオレフイン(polyolefin)商業工場の場合、物性調整は殆ど熟練された運転員の経験に大きく依存している。ところが、各運転員毎に運転方式に差異があるため、同一に運転されない場合が多い。上記のような運転員毎の相異な運転方式は製品物性(例として、均一性)に影響を与え、同一な品種(grade)といえどもロットによっては最終使用者からのクレームや製品に対する不満が出るようにする潜在原因となる。
【0003】
このような問題点を克服するために、製品の生産時点から製品の物性を予測して評価し得る技術を適用するのが有用である。
【0004】
従来、高分子製品の物性予測のために経験相関式(empirical correlation)、 神経網理論式(neural network)、PLS(partial least square)モデル等経験的及び統計学的モデル等が主に使用されてきた。
【0005】
しかし、従来のこのような相関式の活用が工程条件が安定に維持される正常状態に対しては、比較的に無理なく活用され得る反面、工程条件の流動が甚だしい非正常状態や品種交替(grade change)の際には実際の分析値と大きな差異を見せる場合が多いという問題点があった。
【0006】
前記のような差異を見せる理由は工程遅延が存在するからである。工程遅延は種々の装置固有の滞留時間分布(residence time distribution)に従って他の形態で表れる。例えば、配管のように単純に一定時間が後に押される場合もあり、CSTRのように指数関数の形態で波及効果が後へ押される場合もある。さらに、その他の反応装置によっては特異な滞留時間分布を見せる場合もある。
【0007】
特に、多段連続式樹脂工場の場合には、前の工程での運転条件変化の波及効果が製品に影響を及ぼすまでは、工程固有の滞留時間分布特性により長い時間遅延が発生するようになる。従って、単純に工程変数の現在状態の値から高分子製品の物性を予測することにより相当な誤差を伴うようになったのである。
【0008】
一方、工程の滞留時間分布を反映して高分子物性を予測する代表的な方法は物理的モデル、即ち、反応機構を構成して物質数式を樹立した後、これを解く方法と言うことができる。前記物理的モデルによる方法は、反応速度常数及び各種物理化学常数等を把握しなければならないが、各種常数の把握が容易でないという問題点がある。このような物理的モデルの問題点を解決するために産業界で多く使用する方法は製品の瞬間物性を計算して、これに滞留時間分布及び混合法則を適用して累積物性を計算する方法である(以下、累積物性モデルという)。
【0009】
上記累積物性モデルによる方法は、場合によっては大変容易に実際の工程に適用され得るし、瞬間物性予測に経験相関式、神経網理論式、PLS等を活用することができるという長所がある。
【0010】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、上記累積物性モデル方法によれば、「モデルのトレーニング(training)」、 即ち、製品物性予測のための経験相関式、神経網理論式、PLSを作る過程のためには必ず正常状態のデータがあるべきであるという問題点があった。特に時間に従って一定に維持されない循環系を有すしている工程の場合には累積物性モデルの適用が殆ど不可能であるという問題点があった。
【0011】
【課題を解決するための手段】
本発明は上記のような従来技術の問題点を解決するために、現在の工程変数値から瞬間物性を計算した後、これを滞留時間分布と混合法則により累積物性を求める累積物性モデルを一層単純化して、工程変数自体に滞留時間分布を反映し、加工して最終製品が各段の反応器で行われた条件、例えば、温度、圧力等の運転条件の平均値(CPEA)を製品物性予測モデルに適用する技法を提供することを目的とする。
【0012】
【発明の実施の形態】
本発明は、工程変数に滞留時間分布を反映する製品物性評価方法に関するものであって、特に工程内の製品含有量と排出量を理論的に決定した後、各工程変数を仮想の物質の工程変数に見なし、仮想物質平衡式(balance equation)を解く方法を通して前記工程変数に滞留時間分布を取り入れて、最終製品の段まで反応器で行われた工程変数の平均値である転換工程変数(cPV’s)を計算する段階と、前記滞留時間分布が反映された工程変数である、最終製品の段まで反応器で行われた平均的な工程変数である転換工程変数を種々の物性予測モデルに入力して製品物性を予測する段階とを含んでなることを特徴とする。また本発明は、最終製品の段まで反応器で行われた平均的な工程変数であるcPV’sを利用した製品物性評価方法に関するものである。
【0013】
また、本発明は工程変数に滞留時間分布を反映する工程状態モニタリング方法において、工程内の製品含有量と排出量を理論的に決定した後、各工程変数を仮想の物質の工程変数に見做して、仮想物質平衡式を解く方法を通して前記工程変数に滞留時間分布を反映し、前記滞留時間分布が反映された工程変数である、最終製品の段まで反応器で行われた工程変数の平均値であるcPV’sを種々の工程状態モニタリングモデルに入力して工程状態をモニタリングすることを特徴とする工程状態モニタリング方法に関するものである。
【0014】
以下、一例を通して、本発明を詳しく説明する。しかし、これらの具体例は例示的なものであり、本発明がこれらの記載に限定されるものではない。
【0015】
図1は本発明による高分子製品の物性評価方法を表すブロック図である。前記図1では、各段での運転条件から或る任意の時間で排出された最終製品の段まで反応器で行われたcPV’sを、滞留時間分布を考慮して計算する過程を表した。
【0016】
前記図1に示した或る任意の時間で排出された最終製品の段まで反応器で行われたcPV’sを、滞留時間分布を考慮して計算する過程を簡単に説明すれば次のとおりである。
【0017】
先ず、反応器の温度、圧力、濃度等の原始データをコントローラー等を通して読み入れる。前記で読み入れた原始データから高分子に対する物質平衡式(下記数学式1〜2)を求める。これら物質平衡式からj番目反応器内にある高分子のうち、i番目反応器で重合されて超えてきた高分子の質量(kg)であるMijを求める。次にj番目反応器へ流入される高分子のうち、i番目反応器で重合された高分子の質量流速(kg/hr)であるWf,ijとj番目反応器で排出される高分子のうち、i番目反応器で重合された高分子の質量流速(kg/hr)W0,ijを求める。
数学式1
【数1】
数学式2
【数2】
数学式3
【数3】
数学式4
【数4】
数学式5
【数5】
数学式6
【数6】
数学式7
【数7】
ここで、
Mi:i番目反応器内にある高分子の質量(kg)
Wf,i:i番目反応器に流入される高分子の質量流速(kg/hr)
W0,i:i番目反応器から排出される高分子の質量流速(kg/hr)
wf,ij:j番目反応器内にある高分子のうち、i番目反応器で重合された高分子の分率(kg/kg)
Mij:j番目反応器内にある高分子のうち、i番目反応器で重合されて超えてきた高分子の質量(kg)
t:時間(hr)
Wi:i番目反応器における重合速度(kg/hr)
Wf,ij:j番目反応器へ流入される高分子のうち、i番目反応器で重合された高分子の質量流速(kg/hr)
W0,ij:j番目反応器から排出される高分子のうち、i番目反応器で重合された高分子の質量流速(kg/hr)
【0018】
上の式を再度整理すれば次のとおりである。
数学式8
【数8】
数学式9
【数9】
θi:i番目反応器における平均滞留時間(hr)
Mij:j番目反応器内にある高分子のうち、i番目反応器で重合されて超えてきた高分子の質量(kg)
Wi:i番目反応器における重合速度(kg/hr)
【0019】
前記で得た数値を微分方程式で表現される種々の工程変数の仮想物質平衡式(工程変数を仮想の物質の工程変数に見做す)に適用して種々のcPV’s値を計算する。前記のようにして計算された種々のcPV’s値を経験相関式、神経網理論式、PLS等に入力して製品の物性を算出する。前記のような過程を各単位時間毎繰り返し実施する。
【0020】
又、必要な場合にはCPEAを利用して算出された数値を利用してロット平均値、ロット最大値及び最少値を計算することができる。
【0021】
以下、代表的な運転条件である反応器温度を例に挙げてもう少し詳しく説明する。
【0022】
反応器温度を仮想の物質の温度に見做して仮想物質平衡式を樹立すると次のように表現される。
数学式10
【数10】
数学式11
【数11】
ここで、
Mij:j番目反応器内にある高分子のうち、i番目反応器で重合されて超えてきた高分子の質量(kg)
Tij:i番目反応器における温度(℃)
Tij:j番目反応器内にある(又は排出される)高分子のうち、i番目反応器で生成された部分がi番目反応器で行われた平均温度(℃)
t:時間(hr)
Wi:i番目反応器における重合速度(kg/hr)
Wf,ij:j番目反応器から流入される高分子のうち、i番目反応器で重合された高分子の質量流速(kg/hr)
W0,ij:j番目反応器から排出される高分子のうち、i番目反応器で重合された高分子の質量流速(kg/hr)
【0023】
若し、Tcum,ijを、j番目反応器内にある(又は排出される)高分子のうち、1番目からi番目までの反応器で生成された全ての高分子がi番目反応器で行われた温度だとすれば、次のように数式を変えなければならない。
数学式12
【数12】
数学式13
【数13】
ここで、
Tcum,ij:j番目反応器内にある(又は排出される)高分子のうち、1番目からi番目までの反応器で生成された全ての高分子がi番目反応器で行われた温度(℃)
Mij:j番目反応器内にある高分子のうち、i番目反応器で重合されて超えてきた高分子の質量(kg)
Wf,i:i番目反応器へ流入される高分子の質量流速(kg/hr)
Mi:i番目反応器内にある高分子の質量(kg)
Wf,ij:j番目反応器へ流入される高分子のうち、i番目反応器で重合された高分子の質量流速(kg/hr)
W0,ij:j番目反応器から排出される高分子のうち、i番目反応器で重合された高分子の質量流速(kg/hr)
W0,i:i番目反応器から排出される高分子の質量流速(kg/hr)
Wi:i番目反応器における重合速度(kg/hr)
Ti:i番目反応器における温度(℃)
【0024】
勿論、反応温度の場合、数学式10〜11、数学式12〜13の二つの数学式のうち、数学式10〜11の形態を使用しなければ物理的意味を有することができない。工程変数の性格により数学式10〜11又は数学式12〜13のうちで適切に選別して使用しなければならない。
【0025】
以上のような手続きを経て、各瞬間製品生産時点毎における各段の運転条件及び生産時点の各段における工程変数の平均値であるcPV’sを計算することができる。
【0026】
図2は本発明の各工程変数に滞留時間分布を反映する方法を概念的に説明する図面(CSTRの滞留時間分布を有する場合)である。即ち、単一反応器で操業し、反応器の流れがCSTRに該当する場合に、或る瞬間にCPEA選定方法を概念的に表している。任意の瞬間、tから排出される製品の運転条件は該時刻tの運転変数の値でなく、その時点から過去の或る時点まで、一定な重さ因子(weight factor)を運転変数値に乗じた後、これを全部加えた値となる。重さ因子の総和は1であり(従って、Bと表示された領域の面積は1である)、単一CSTRの場合、数式としては、1−exp[−(t−Δt)/θ]で与えられる。Δtはtから過去或る時間との時間間隔であり、θは反応器における平均滞留時間である。理論的にΔtは無限帯にまで至るが、通常θの3〜4倍程度の時間までだけ考慮すればよい。
【0027】
前記のような任意の瞬間tから排出される製品の運転条件は、その時刻tの運転変数値でなく、その時点から過去の或る時点まで一定な重さ因子(weight factor)を運転変数値に乗じた後、これを全部加えた値となる問題は、反応器内における滞留時間が長い場合や多段反応器で構成されている場合により大きい。これを解決するためには前記図1で説明したような多段反応器で或る瞬間に最終製品の段まで反応器で行われた工程変数の平均値であるcPV’sを設定できる方法が必要である。
【0028】
前記の高分子製品の物性評価方法を高分子製品の工程状態モニタリング方法としても利用することができる。即ち、工程変数に滞留時間分布を取り入れる工程状態モニタリング方法において、工程内の製品含有量と排出量を理論的に決定したあと、各工程変数を仮想の物質の工程変数に見なして、仮想物質平衡式を解く方法を通して前記工程変数に滞留時間分布を取り入れて、前記滞留時間分布が反映された工程変数である、最終製品の段まで反応器で行われた平均的な工程変数であるcPV’sを種々な工程状態モニタリングモデルに入力して工程状態をモニタリングすることができる。
【0029】
また、前記の高分子製品の物性評価方法を利用して高分子製品のロット又はバッチ別最適運転に適合な平均運転条件を算出し、高分子製品の品質管理に活用することもできる。
【0030】
また、前記高分子製品の物性評価方法を工程状態モニタリング用に利用する場合にも高分子製品のロット又はバッチ別最適運転に適合な平均運転条件を算出し、高分子製品の品質管理に活用することができる。
【0031】
【実施例】
以下、実施例を通して本発明を詳しく説明する。しかし、これらの実施例は本発明を例示的に説明するものであり、本発明がこれらに限定されるものではない。
【0032】
図3ないし図7は本発明の一実施例による図面である。対象工程は2個の反応器が直列に連結された高密度ポリエチレン(HDPE)反応工程とした。
【0033】
図3ないし図5は高密度ポリエチレン反応工程運転上の種々な重要因子等の原始データの経時的変化を図示したものである。図3は反応器内の温度及び圧力の変化を示し、図4は反応器へ流入される主原料物質であるエチレンと、希釈剤で使用され滞留時間調節に使用されるヘキサンの質量流速の経時的変化を示し、そして図5は高分子の分子量調節剤に使用される水素とエチレンの反応器の気状におけるモル比(H2/C2)の原始データ(raw data)を各々示したものである。水素とエチレンの気状モル濃度はオンラインガスクロマトグラフ(GC,Gas Chromatograph)を利用して分析したものである。 その他、反応器の運転条件として反応器の嵩は1、2段反応器全て71m3、高分子生産速度は約20ton/hrであり、反応器の滞留時間は1段反応器が約2時間、2段反応器が約1時間である。特に図5には水素とエチレンのモル比(H2/C2)の原始データ以外にcPV’sを経時的変化に従って、一緒に図示した。cPV‘sの計算方法は前に提示した数学式10〜11を使用した。 図面に示したように原始データ(raw data)とは異なり、各段の反応器の滞留時間分布が反映されたcPV‘sは非常に柔らかい曲線形態を見せるのを分かった。経験相関式、神経網理論式、PLS等の物性予測モデルに原始データでないCPEA値を入力すると、直ぐ製品の中間及び最終物性を求めることができた。
【0034】
図6は本発明によるHDPE反応工程中、1段反応器出口からの中間製の溶融指数(melt index:時間の関数であって)予測値を経時的に図示した図面である。
【0035】
図7は本発明によるHDPE反応工程のうち、2段反応器出口における最終製品の溶融指数予測値を経時的に図示した図である。参照のためにCPEAの代わりに原始データを直接使用した場合の物性予測値(instantaneous MI)も一緒に示した。図面に示したように、CPEAを根拠とした物性予測(cumulative MI)が遥かに実験室における分析結果と類似に一致されるのを確認することができた。
【0036】
参考に、本実施例では物性予測モデルとして経験相関式を使用したが、本実施例で使用された経験相関式は高分子の溶融指数を工程上の温度、圧力、各成分の組成比等の関数形態に表現したものである。
【0037】
【発明の効果】
本発明の最終製品に関する各段まで反応器でcPV’sを利用した製品物性評価方法によると、連続式重合反応器で高分子製品の物性を容易に予測するか各工程の状態をモニタリング(monitoring)することができる。
【0038】
又、本発明によると、回分式及び反回分式重合反応器及び高分子を取り扱わない反応系においても最終製品の物性を容易に予測することができるとともに各工程の状態をモニタリングすることができる。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明による高分子製品の物性評価方法を示すブロック図である。
【図2】本発明の各工程変数に滞留時間分布を反映すべき必要性についてCSTR(continuous stirred tank reactor, 連続攪拌式タンク反応器)の例を挙げて概念的に説明する図である。
【図3】高密度ポリエチレン(HDPE;high density polyethylene) 反応工程運転上の重要因子中の一つである反応器温度と圧力の原始データ(raw data)を経時的に図示した図である。
【図4】高密度ポリエチレン(HDPE)反応工程運転上の重要因子中の一つであるエチレン及びヘキサン(hexane)の反応器内への質量流入速度の原始データを経時的に図示し図である。
【図5】高密度ポリエチレン反応運転上の重要因子中の一つである水素とエチレンのモル比(H2/C2)の原始データ及びCPEA(Conditions that Product Experienced in Average)を経時的に図示した図である。
【図6】本発明によるHDPE反応工程のうち、1段反応器出口からの中間製品の溶融指数(melt intex) 予測値を経時的に図示した図である。
【図7】本発明によるHDPE反応工程のうち、2段反応器出口からの最終製品の溶融指数予測値を経時的に図示した図である。
Claims (9)
- 工程内の製品含有量および排出量を理論的に決定し、次いで各工程変数を仮想物質の工程変数と見なして仮想物質平衡式を解くことによって、前記工程変数に滞留時間分布を取り入れて、最終製品に関する段まで反応器で平均的に決められた最終又は中間製品の工程変数である転換工程変数(cPV’s)を計算する段階と、
前記滞留時間分布を取り入れた後の前記工程変数を、最終製品に関する各段まで反応器にて、種々の物性予測モデルに入力して製品物性を予測する段階と
を含むことを特徴とする高分子製品の物性評価方法。 - 前記工程は、単一高分子反応器又は多段高分子反応器を使用する工程であることを特徴とする請求項1に記載の高分子製品の物性評価方法。
- 工程変数に滞留時間分布を取り入れる工程状態モニタリング方法において、
工程内の製品含有量および排出量を理論的に決定し、次いで各工程変数を仮想物質の工程変数と見なして仮想物質平衡式を解く方法を通して前記工程変数に滞留時間分布を取り入れる段階と、
前記滞留時間分布を取り入れた後の前記工程変数を、最終製品に関する各段まで反応器にて、種々の工程状態モニタリングモデルに入力して工程状態をモニタリングする段階と
を含むことを特徴とする工程状態モニタリング方法。 - 前記工程は、単一高分子反応器又は多段高分子反応器を使用する工程であることを特徴とする請求項3に記載の工程状態モニタリング方法。
- 前記請求項1の高分子物性評価方法を用いて、高分子製品のロット又はバッチ別最適運転に適合な平均運転条件を算出し、高分子製品の品質管理に活用することを特徴とする製品物性管理方法。
- 前記請求項3の工程状態モニタリング方法を用いて、高分子製品のロット又はバッチ別最適運転に適合な平均運転条件を算出し、高分子製品の品質管理に活用することを特徴とする製品物性管理方法。
- 前記工程は、単一高分子反応器又は多段高分子反応器を使用する工程であることを特徴とする請求項5又は6に記載の製品物性管理方法。
- 前記工程は、一般化学工程であることを特徴とする請求項3又は4に記載の工程状態モニタリング方法。
- 前記工程は、一般化学工程であることを特徴とする請求項5又は6に記載の製品物性管理方法。
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