JP2009504454A

JP2009504454A - 層状基材の製造方法

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Publication number: JP2009504454A
Application number: JP2008526906A
Authority: JP
Inventors: ジョンソン、ボウ; イングストロム、ビヨルン; グロサージ、モルガン
Original assignee: アクゾノーベルコーティングスインテルナショナールベー．ファオ．
Priority date: 2005-08-18
Filing date: 2006-08-17
Publication date: 2009-02-05
Also published as: UA91872C2; CN101242911B; BRPI0614984A2; ECSP088187A; NZ565468A; CA2619330C; CA2619330A1; AU2006280518A1; RU2008110178A; NO20081351L; AU2006280518B2; AR056464A1; EP1917110A1; WO2007021235A1; RU2380172C2; CN101242911A

Abstract

本発明は層状基材の製造方法を制御するための方法、システム、コンピュータ読み取り可能媒体及びコンピュータプログラム製品に関する。その方法は基材のパラメータに関する測定データの少なくとも一つの第一の組を運搬手段14の並進方向(A)にプレス工程の上流に位置された第一プロセス段階で収集する工程32、前記基材のパラメータに関する測定データの少なくとも一つの第二の組を運搬手段14の並進方向(A)にプレス工程の上流に位置された第二プロセス段階で収集する工程34、及び第一プロセス段階及び第二プロセス段階から収集された測定データ及び計算された較正モデルを使用することにより樹脂用量を制御する工程36（そのモデルは第一プロセス段階及び／又は第二プロセス段階における基材の収集された測定データに基づいている）を含む。
【選択図】図２

Description

本発明は一般に層状基材の製造、特に、層状の木材をベースとする製品を含む層状基材の製造において樹脂の塗布を監視又は制御するための方法及びシステムに関する。

層状の木材をベースとする製品の如き層状基材は通常ボードの如き基材を１つの層で被覆することにより製造される。好適なボードとして、例えば、パーティクルボード、中間密度繊維ボード、合板、ウェハボード、配向ストランドボード(OSB)、ハードボードが挙げられる。前記層は、例えば、紙積層パーティクルボード、積層床材、平土間床材、中間密度オーバーレイド(MDO)合板、シャッタリングボード、ベニヤボードなどを製造するために単板、フローリング又はフォリエーティング(foliating)により前記ボード上に塗布し得る。前記層の塗布時に、ロールコーター、カーテンコーター、押出機、噴霧器などを含む幾つかの異なる樹脂アプリケーターが使用し得る。

しかしながら、層状の木材をベースとする製品の製造に見られる問題は、樹脂を塗布するのに使用される技術又は装置にかかわらず、特別なボード上に塗布すべき樹脂の用量の決定そしてまた所望の樹脂用量の維持である。この樹脂の必要とされる用量又は適切な用量は、シフティング特性又は異なるボード間の特性、例えば、ボード中の木材種、含水量、表面層中の粒子サイズ、ボード密度、表面層中の尿素／ホルムアルデヒド樹脂の量、基材中への樹脂の浸透の変化の程度、等のために、同じ積荷の製品内であっても、異なるボード間でかなり変化し得る。コンベヤのライン速度、硬化剤用量、ボードの厚さ、等を含むその他の因子が製造ラインに関連し得る。加えて、変化が樹脂それ自体に生じ得る。

これらのボードのこのような変化する性質もしくは特性及び／又は製造ライン因子はこれらのボードの非一様な樹脂の塗布をもたらし得る。更に、それらが樹脂の過剰用量を引き起こすことがあり、これが、順に、高コスト（不要な多量の樹脂が使用されるという事実のために）、繊維収差、例えば、ボードの粗表面を生じる基材の表面層中の繊維の組み立てをもたらすことがあり、これが、順に、所謂“オレンジピール”効果を生じ得る。更に、過剰用量は、とりわけ、適用された表面の変色及び基材-層界面中のブリスターをもたらし得る。また、樹脂の過小用量が重大な問題であり、これが、例えば、塗布された層がボードから外れることをもたらし得る。それ故、樹脂用量が特別なボードのこれらの変化する性質、製造ラインの変化した特性及び／又は樹脂それ自体等に関して正確に調節されることが必須である。

層状基材の製造に重要な別のパラメータは該基材への樹脂の浸透であり、これは該基材中の孔の存在に密接に関連している。樹脂の浸透の現象が層状製品の品質に必須である。これは基材に浸透する塗布される樹脂の量が製品の接着プロセスにおけるグルージョイント（これは勿論浸透深さに依存する）に参加しないという事実のためである。パーティクルボードのような基材への浸透はパラメータ、例えば、含水量、基材表面の疎水性、ボード表面を形成するソーダスト粒子間の距離による巨視的スケールだけでなく樹脂チャンネル、境界ピット及び木材中の仮道管中の細胞内腔の存在による顕微鏡的スケールの孔の存在に関連しているかもしれない。パーティクルボード中の孔の存在はこのパーティクルボードの通気率に密接に関連している。通気率はボード中の空気の輸送を単に測定することにより測定される。浸透に関する応答を測定する可能性を有し得るその他の分析ツールは静止モード及び動的モードにおける接触角分析である。

MbachuらのWO 2004/094947は組み立てラインにおける移動中のベニヤ-木材シートの樹脂の塗布を分光分析により監視する方法を開示している。塗布された樹脂を監視するための分光分析装置は可視光スペクトル及び2500nmに及ぶ近赤外を使用してベニヤ-木材製品の商用製造中に適用された樹脂の監視を可能にする前もって決めた関係を得るように基準-試験サンプルへの前もって決めた樹脂塗布の測定により較正される。その分光分析測定は上記範囲内の電磁放射線の波長の選択を可能にするのに適したプローブにより樹脂アプリケーター直後に行なわれる。しかしながら、MbachuらのWO 2004/094947による方法は、例えば、基材中への樹脂の浸透の程度のような効果を考慮しない。

更に、前記基材の含水量が異なる基材間で変化し得る。使用される樹脂、例えば、尿素／ホルムアルデヒド(UF)又はフェノール／ホルムアルデヒド(PF)はまた水を含むので、樹脂の塗布がMbachuらのWO 2004/094947に開示された方法を使用して測定される場合には、NIRスペクトルに水（樹脂及び基材中の）からの干渉のかなりのリスクがある。

更に、前記基材はまた表面層中に配合量のUF樹脂を含むことがあり、加えて、これが異なる基材間で変化し得る。これは樹脂の塗布がMbachuらのWO 2004/094947に開示された方法を使用して測定される場合にNIRスペクトルの誤差を誘発し得る。

こうして、層状基材、例えば、層状の木材をベースとする製品の製造において、パラメータ、例えば、樹脂用量又は基材の通気率を監視又は制御するための改良された方法及びシステムの要望がある。

本発明の目的は層状基材、例えば、層状の木材をベースとする製品の製造において、パラメータ、例えば、樹脂用量又は前記基材の通気率を監視又は制御するための改良された方法及びシステムを提供することである。
本発明の別の目的は樹脂用量の正確さに関して、層状基材、例えば、層状の木材をベースとする製品の製造において、樹脂の塗布を監視又は制御するための改良された方法及びシステムを提供することである。

これらの目的及びその他の目的は本発明により独立の特許請求項に特定された特徴を有する方法、システム、コンピュータ読み取り可能媒体、及びコンピュータプログラムを提供することにより達成される。
この出願の状況で、“基材”という用語は、とりわけ、パーティクルボード、中間密度繊維ボード、合板、ウェハボード、配向ストランドボード(OSB)、及びハンドボードを含むボードの如きパネルを表す。

この出願に関して、“層状基材”という用語は、とりわけ、単板、フローリング、又はフォリエーティングにより層を備えた基材を表す。

本発明の第一の側面によれば、層状基材の製造方法の制御方法が提供され、その方法は硬化剤を基材に塗布する工程、樹脂を基材に塗布する工程、及び基材を運搬手段によりプレスに運搬する工程（そこでは少なくとも一つの層が層状基材を形成するためにプレス工程で基材上に塗布される）を伴う。その方法は更に基材のパラメータに関する測定データの少なくとも一つの第一の組を第一測定手段を使用する第一プロセス段階で収集する工程（この第一プロセス段階は運搬手段の並進方向(A)にプレス工程の上流に位置されている）、前記基材のパラメータに関する測定データの少なくとも一つの第二の組を第二測定手段を使用する第二プロセス段階で収集する工程（この第二プロセス段階は運搬手段の並進方向(A)にプレス工程の上流かつ第一プロセス段階の下流に位置されている）、及び第一プロセス段階及び第二プロセス段階から収集された測定データ及び計算された較正モデルを使用することにより層状基材の製造方法中に樹脂を塗布する工程における基材に塗布すべき樹脂の量を制御する工程（そのモデルは第一プロセス段階及び／又は第二プロセス段階における基材の収集された測定データに基づいている）を含む。

本発明の第二の側面によれば、層状基材、例えば、層状の木材をベースとする基材の製造方法の制御システムが提供され、そのシステムは硬化剤を前記基材に塗布するための手段、樹脂を前記基材に塗布するための手段、及び層状基材を形成するために少なくとも一つの層を前記基材に塗布するのに適したプレス手段に前記基材を並進するのに適した運搬手段を含む。そのシステムは第一プロセス段階で前記基材のパラメータに関する測定データの少なくとも一つの第一の組を収集するのに適した第一測定手段（その第一測定手段は運搬手段の並進方向(A)にプレス手段の上流に配置される）、第二プロセス段階で前記基材のパラメータに関する測定データの少なくとも一つの第二の組を収集するのに適した第二測定手段（その第二測定手段は運搬手段の並進方向(A)にプレス手段の上流かつ第一測定手段の下流に配置される）、及び第一プロセス段階及び第二プロセス段階から収集された測定データ及び計算された較正モデルを使用することにより層状基材の製造方法中に前記基材に塗布すべき樹脂の量を決めるために樹脂適用手段を制御するのに適している、第一測定手段及び第二測定手段に連結された制御手段（そのモデルは第一プロセス段階及び／又は第二プロセス段階における前記基材の収集された測定データに基づいている）を更に含む。

本発明の第三の側面によれば、本発明の第二の側面のシステムのためのコンピュータプログラムが提供される。そのプログラムは、システムの制御手段で実行される場合に、制御手段に本発明の方法の工程を行なわせるプログラム命令を含む。
本発明の第四の側面によれば、コンピュータ読み取り可能媒体及び第三の側面のコンピュータプログラム（そのコンピュータプログラムはコンピュータ読み取り可能媒体に記憶される）を含むコンピュータプログラム製品が提供される。

こうして、本発明は基材中に浸透する量の樹脂が製品の接着プロセスにおけるグルージョイントに（浸透深さに応じて）参加しないという事実のために樹脂の塗布（樹脂用量）を決める場合に前期基材中への樹脂の浸透の効果が必須であるという識見に基づいている。パーティクルボードの如き基材への樹脂の浸透は含水量、該基材表面の疎水性、等の如きパラメータに関連しているかもしれない。更に、本発明はまたこれらの性質が層状基材を製造するための製造ラインに沿って少なくとも二つの特別なプロセス段階に位置された測定プローブを使用して分光分析により定量し得るという識見に基づいている。それにより、例えば、樹脂用量に関して高い予測能力を与えることができる、これらの少なくとも二つのプロセス段階で収集されたデータに基づく、較正モデルを開発することが可能である。本発明はMbachuらのWO 2004/094947に開示された通常の技術（そこでは、例えば、前記基材中への浸透の程度の如き効果が考慮されていない）と較べて幾つかの利点を与える。例えば、本発明は樹脂の塗布の高度に正確かつ信頼できる制御を与える。何とならば、浸透深さの如き効果が較正モデルで考慮されるからである。

本発明の実施態様によれば、第一プロセス段階、即ち、測定手段が硬化剤塗布段階の上流に位置される。この第一測定手段のこの位置が較正モデルだけでなく製造方法中の樹脂用量の制御に特に有益な測定データを与えることが試験でわかった。
本発明の実施態様において、第二プロセス段階が樹脂塗布段階の下流に位置される。第二測定手段のこの位置が較正モデルだけでなく製造方法中の樹脂用量の制御に特に有益な測定データを与えることが試験でわかった。

本発明の更に別の実施態様において、前記基材上に塗布される硬化剤用量に関するデータが層状基材の製造中に収集され、その硬化剤用量データが樹脂用量の制御に使用される。それにより、較正モデルの正確さ及び信頼性だけでなく、製造方法中の樹脂用量の制御が更に一層改良し得る。
更なる実施態様において、層状基材の製造中のコンベヤのライン速度に関するデータが収集され、樹脂用量の制御に使用される。それにより、較正モデルの正確さ及び信頼性だけでなく、製造方法中の樹脂用量の制御が高められる。
本発明のその他の実施態様によれば、プロセス変量、例えば、プロセス施設の温度及び／又は大気湿度、プレスの温度、又はヒーターの効果に関するデータが収集され、樹脂用量の制御に使用し得る。

前記較正モデルは多変量分析により計算されることが好ましい。実施態様によれば、PLS、PCA、又はPCRが本発明に使用し得る多変量技術である。更に、ニューラルネットワークがまた本較正モデルを開発するのに使用し得る技術である。
本発明の実施態様によれば、前記較正モデルが下記の工程：第一プロセス段階で収集された測定データを少なくとも一つのマトリックスに配列する工程、多変量分析を使用して第一プロセス段階についての第一サブモデルを計算する工程、及び少なくとも第一プロセス段階から第二プロセス段階で、少なくとも第一プロセス段階について計算された多変量サブモデルに関する情報を受け取る工程に従って計算される。それにより、高度の予測可能性を有するモデルが得られ、即ち、このモデルにより予測された樹脂用量が高度の正確さ及び信頼性を示す。これは基材中の変化、例えば、含水量変化又は基材の表面層のUF樹脂使用量の相違が第一サブモデルに含まれ、多変量分析モデル（例えば、PCA又はPLSモデル）の主成分として第二サブモデルに移されるという事実のためである。完全スペクトルに代えての主成分の使用は較正モデル中の多くの相関されていない変量及びノイズのためのオーバーフィット及び関連問題のリスクを軽減する。

前記測定データは紫外線(UV)スペクトル、赤外(IR)スペクトル、近赤外(NIR)スペクトル、又は可視光(VI)スペクトル、好ましくは近赤外(NIR)スペクトルでなされる分光分析測定により収集し得る。別の実施態様において、前記測定データが超音波により収集し得る。

本発明の実施態様によれば、前記較正モデルが基材の通気率を制御するのに使用される。
編成及び操作の方法の両方について、本発明を特徴づける特徴が、その更なる目的及び利点と一緒に、添付図面と連係して使用される以下の記載から良く理解されるであろう。図面は説明及び記載の目的のためであり、本発明の限定の特定として意図されないことが明らかに理解されるべきである。本発明により、達成されたこれらの目的及びその他の目的、並びに与えられた利点は以下の記載が添付図面と一緒に読まれる際に一層充分に明らかとなるであろう。
好ましい実施態様の記載

最初に図１を参照して、本発明のシステム及び方法が利用し得る層状基材を製造するための製造ラインが記載される。
製造ライン10は硬化剤を基材12に塗布するのに適した硬化剤を塗布するための手段16、例えば、スプレッダー、樹脂を基材に塗布するための手段18、例えば、樹脂スプレッダー、及び層状基材を形成するために少なくとも一つの層を基材に塗布するのに適した、プレス手段20、例えば、ホットロールプレスを含む。しかしながら、当業者が認めるように、この層は、例えば、フローリング、単板又はフォリエーション(foliation)により基材に適用し得る。この層は、例えば、紙、ベニヤ、又は布であってもよい。更に、ホットロールプレスに加えて、平面プレス機（しかしながら、これはフォリエーションの場合には適しない）、又は冷間プレス機を含んで考えられる幾つかのその他の好適なプレス手段があることがまた注目されるべきである。

基材12、例えば、ボードの形態の木材をベースとする製品がＡで示された矢印の方向に製造ライン10の異なるプロセス段階の間にコンベヤ手段14により輸送又は運搬される。硬化剤スプレッダー16と樹脂スプレッダー18の間にヒーター22が配置され、そのヒーターは塗布された硬化剤を乾燥するために基材を加熱するのに適している。ヒーター22はIRヒーターであることが好ましい。通常、のこ（示されていない）が基材を所望の寸法を有する片にのこ引きするためにホットロールプレス20の下流に配置される。

今、図２を参照して、本発明の実施態様に従って図１に示された製造ラインに設置された層状基材の製造中に樹脂の塗布を監視するためのシステムが記載される。この基材のパラメータに関する測定データの少なくとも一つの第一の組を収集するのに適した第一測定手段24が第一プロセス段階に配置され、これはこの実施態様ではホットロールプレス20の上流に位置される。第一測定手段は硬化剤スプレッダー16の上流に位置されることが好ましい。更に、前記基材のパラメータに関する測定データの少なくとも一つの第二の組を収集するのに適した第二測定手段26が第二プロセス段階に配置される。この実施態様では、第二測定手段26がホットロールプレス20の上流かつ第一測定手段24の下流に位置される。第二測定手段26は樹脂スプレッダー18とホットロールプレス20の間に位置されることが好ましい。

好ましい実施態様によれば、第一測定手段24及び第二測定手段26が塗布された樹脂、またその他の成分、例えば、基材材料及び樹脂の含水量によるピーク吸収の一つ以上の範囲の波長の電磁放射線を放出するのに適した分光分析プローブである。特に、電磁放射線は紫外線、赤外線、近赤外線、又は可視光の形態である。近赤外線が使用される場合、所謂NIRプローブが利用されてもよい。

更に、前記システムは夫々、第一測定手段24及び第二測定手段26に連結されたプロセシング手段27を含む制御手段28を含む。この制御手段28は夫々、第一測定手段24及び第二測定手段26が活性であるべきか否か、即ち、測定が行なわれるべきである時を制御する。更に、前記制御手段28は通常の制御／アドレスバス（示されていない）を経由してプロセシング手段27と通じている記憶手段29を含む。この記憶手段29はランダムアクセスメモリー(RAM)及び／又は持久メモリー、例えば、固定メモリー(ROM)を含んでもよい。当業者により認められるように、記憶手段はソリッドステート装置、磁気装置、光学装置及び組み合わせ装置を含むデータの一時的かつ／又は永久記憶のための種々の型の物理装置を含んでもよい。例えば、この記憶手段は一つ以上の物理装置、例えば、DRAM、PROMS、EPROMS、EEPROMS、フラッシュメモリー、等を使用して実現されてもよい。前記記憶手段29はコンピュータに本発明に従って方法工程を行なわせるための命令を含むコンピュータプログラム21を更に含んでもよい。

制御手段28はまた層状基材の製造方法中に基材に塗布すべき樹脂の量を決めるために樹脂スプレッダー18を制御するのに適している。樹脂スプレッダー18のこの制御は夫々、第一測定手段24及び／又は第二測定手段26からの収集された測定データ（これらは記憶手段29に記憶されてもよい）、及び計算された較正モデル（これは記憶手段29に記憶されてもよい）を使用することにより行なわれる。前記較正モデルは第一プロセス段階及び／又は第二段階における基材の収集された測定データに基づくことが好ましい。

本発明の別の実施態様によれば、塗布される硬化剤用量及びコンベヤ14のライン速度に関する測定データが較正モデルを計算する場合に使用し得る。この測定データは硬化剤用量測定装置30及びライン速度センサー32により得られる。しかしながら、本発明におけるプロセスシグナルの積算の使用は当業者が認めるように硬化剤用量及びライン速度に限定されず、そのプロセスからのその他の関連シグナルがこの目的に使用し得る。このようなシグナルとして、プロセス施設の温度及び／又は大気湿度、プレスの温度、又はヒーターの効果が挙げられる。

図３を参照して、本発明の別の実施態様が示される。同様の一つ以上の機能を有する図２及び図３に示された部品又は装置が同じ参照番号で表される。この実施態様において、前記基材のパラメータに関する測定データの少なくとも一つの第一の組を収集するのに適した第一測定手段24が硬化剤スプレッダー16の下流に位置されて配置される。更に、前記基材のパラメータに関する測定データの少なくとも一つの第二の組を収集するのに適した第二測定手段26が樹脂スプレッダー18とホットロールプレス20の間に位置される。その他の装置及び部品、例えば、制御手段28の機能及び位置は、図２に示された実施態様と同じであり、それ故、これらの記載がこの実施態様に関して省かれる。

今、図４を参照して、本発明の層状基材の製造方法の制御方法の一般原理が記載される。今、異なる工程が製造方法の流れの順序で（即ち、コンベヤ14の輸送方向（これは矢印Ａで示される）で）記載される。最初に、工程30で、硬化剤が硬化剤スプレッダー16により前記基材に適用される。次いで、工程32で、該基材のパラメータに関する測定データの少なくとも一つの第一の組が第一測定手段24（これは、先に示されたように、400-2500nm内の波長で操作するのに適したNIRプローブであることが好ましい）を使用して第一プロセス段階で収集される。その測定データが較正モデルに基づいて樹脂用量を決める際の使用のための制御手段28に移される。一実施態様において、第一NIRプローブ24が硬化剤スプレッダー16の上流に位置される。その後、工程34で、前記基材のパラメータに関する測定データの少なくとも一つの第二の組が第二測定手段26（これは、先に示されたように、400-2500nm内の波長で操作するのに適したNIRプローブであることが好ましい）を使用して収集される。その測定データが較正モデルに基づいて樹脂用量を決める際の使用のための制御手段28に移される。一実施態様において、第二NIRプローブ26がホットロールプレス22の上流かつ樹脂スプレッダー19の下流に位置される。続いて、工程36で、前記基材に塗布すべき樹脂の量が夫々、第一NIRプローブ24及び第二NIRプローブ26からの収集された測定データ、並びに計算された較正モデルを使用することにより制御される。この較正モデルは、先に示されたように、また以下に大いに詳しく記載されるように、夫々、第一NIRプローブ24及び第二NIRプローブ26による基材の収集された測定データに基づく。

この製造方法中の、第一プロセス段階における、即ち、第一NIRプローブ24による、また第二プロセス段階における、即ち、第二NIRプローブ26による基材から収集された測定データが樹脂用量をその方法における特別な基材の性質について調節するために制御手段28中で層状基材の製造中に計算された較正モデルからの基準データと比較されることが好ましい。

最後に、工程38で、前記基材がホットロールプレス22に移され、そこで少なくとも一つの層が層状基材を形成するために前記基材上に適用される。
先に示されたように、基材試験サンプルに塗布される硬化剤用量に関するデータ及びコンベヤ手段14のライン速度に関するデータが較正モデルを計算する場合に使用される。
較正モデルの開発

NIR分光分析技術は近年、特に過酷な工業環境における保証目的及びオンラインプロセス制御目的のための、強力な診断ツールとして広範な支持を獲得していた（Anttiら, Journal of Chemometrics, 10, 591-603
(1996), Pope J.M.“木材製品の近赤外分光分析”(1995), Conners T.E.及びBanerjee S.編集,“紙の表面分析”, 142-151）。通常、NIR分光分析では、400-2500nmの間の波長が使用される。NIR分光分析の基礎原理が多数の文献、例えば、Barton Spectroscopy Europe 14, 1号, 12-18
(2002)に要約されていた。NIR分光分析の成功についての一つの重要な理由は多変量分析技術の開発であり、これらはこのようなNIR測定、例えば、主成分分析(PCA)及び潜在構造についての部分最小自乗投射(PLS)で生じられた多量のデータを取り扱うことを可能にした（とりわけ、P.
Geladi著“部分最小自乗回帰：チュートリアル”, Anal. Chim. Acta, 185, 1-32
(1986)を参照のこと）。別の技術は主成分回帰(PCR)であるかもしれない。近年、多量のデータを取り扱うのに適したその他の技術、例えば、ニューラルネットワークが開発されていた。
主成分分析(PCA)

PCAにより、相関された変量の組が相関されていない変量の一層小さい組に圧縮される。この変換は座標系の回転からなり、初期の配置よりも少ない数の軸の情報のアライメントをもたらす。それにより、互いに高度に相関される変量が単一実体として処理されるであろう。PCAを使用することにより、変量の初期の組に存在した情報の殆どを依然として表すが、モデル中で使用するには遥かに容易である相関されていない変量の小さい組を得ることがこうして可能であるであろう。一般に、２〜15の主成分が前記変量の分散の85％〜98％に相当するであろう。
潜在構造についての部分最小自乗投射(PLS)

PLSは定量的関係が変量のブロック、例えば、一連のサンプルについての記述子データ（スペクトル）のブロック及びこれらのサンプルについて測定された応答データのブロックの間で確立できるモデリングかつ計算方法である。これらのブロック間の定量的関係により、新しいサンプルについてのスペクトルデータを記述子ブロックに入れ、予想される応答の予測を行なうことが可能である。その方法の一つの大きい利点は結果が異なるプロットによりグラフで評価し得ることである。殆どの場合、このプロットの目視解読が前記変量間の異なる関係の良き理解を得るのに充分である。その方法はPCAと同様の投射に基づく。このPLS方法はCarisson R.著“有機合成における設計及び最適化”、及びB.G.M.
Vandeginste, O.M. Kvalheim編集, “科学及び技術におけるデータ取扱”, (Elsevier, 1992), 8巻に詳しく開示されている。
主成分回帰(PCR)

PCRはPCA及びPLSに密接に関連している。PCAのように、記述子ブロック中の夫々のオブジェクトが低次元空間に投射されてスコア及びレーディング(ladings)を生じる。次いでこれらのスコアが最小自乗操作で応答ブロックに対して回帰されて未知のサンプルを予測するのに使用し得る回帰モデルをもたらす。PCA及びPLSと同じモデル統計がこのモデルを妥当化するのに使用し得る。
PCA、PLS、及びPCRはP. Geladi著“部分最小自乗回帰：チュートリアル”, Anal. Chim. Acta, 185, 1-32 (1986)に充分に記載されている。
階層かつ連続モデリング

階層モデリングは一つのモデルからのスコア及び／又は残差が別のモデルで変量として使用される方法である。その方法がS. Woldら著“一層容易なモデル解読のため、かつ可変選択の別法としての階層マルチブロックPLSモデル及びPCモデル”,
Journal of Chemometrics, 10巻, 463-482 (1996)に記載されている。
これらの方法が、第二サブプロセスについて、データを収集する工程及び収集されたデータに基づいて多変量サブモデルを計算する工程を含む、プロセスチェーンに配置された第一サブプロセス及び第二サブプロセスを含む、工業方法における適用のための方法を記載している、S. WoldのWO 2004/003671 A1により更に開発され、前記方法は第二サブプロセスについて計算された多変量サブモデルに関する情報を第二サブプロセスから第一サブプロセスで受け取る工程、第一サブプロセスに関するデータを収集する工程、及び第一サブプロセスについての多変量サブモデルを収集されたデータ及び受け取られた情報に基づいて計算する工程により特徴づけられる。
ニューラルネットワーク

人工ニューラルネットワーク(ANN)は生物の学習及び知識の物理構造及びメカニズムについて知られているものの算術的記述である（J. Zupan, J. Gasteiger, Anl. Chim. Acta. 248 (1991) 1-30）。このANNはアウトプット値の予測及び予想並びに傾向の検出に使用し得る。

実施例：樹脂用量の予測
最初の実施例によれば、図２に図示されるように、第一NIR装置又はプローブ24を硬化剤スプレッダー16の上流に置き、第二NIR装置又はプローブ26をホットカレンダーロール20の上流かつ樹脂スプレッダー20の下流に置いた。この実施例では、両方の装置が900-1700nmで操作するダイオードアレイ型のものであった。勿論、例えば、400-2500nmで操作する装置がまた使用し得る。しかしながら、900-1700nmの波長で操作する装置と400-2500nmの波長で操作する装置の間の比較試験が同様の結果を示した。二つの測定点又はプロセス段階で同じ試験サンプルボードからスペクトルを収集することを可能にするために、装置24、26の操作を同期化した。下記の変量：ボード型（二つの異なる製造業者）、硬化剤用量（5-15g/m²）、ライン速度（12-19m/分）及び樹脂の塗布（カスコ・アドヒーシブズABからの尿素／ホルムアルデヒド樹脂UF1205、45-70g/m²）を三つの中心点で実験2⁴デザインに従って変化した。実際の樹脂用量の測定を樹脂の塗布の前後で試験ボードの重量分析により行なった。この場合、樹脂用量の予測のためのPLSモデルを使用した。表１の異なるモデリング戦略を使用して、PLSモデルをつくった。このトレーニングの組は実験デザインに従って夫々のセッティングの４回の測定からなるものであった。この試験セットについての予測の二乗平均平方根誤差(RMSEP)を使用してモデル性能を評価した。R2は抽出された成分により説明される予測樹脂用量の二乗の累積合計を表す。Q2は樹脂用量の全変化の分率を表し、これは交差妥当化により推定されるように、抽出された成分により予測し得る。交差妥当化では、データの部分をモデル開発から外して保存し、次いでモデルにより予測し、実際の値と比較する。

モデリング戦略は以下のとおりであった。
A)NIRプローブのみを樹脂スプレッダーの下流に置く。この測定データは４４の試験ボードからの900-1700nmの１２８の波長からの吸光度値を含む。
B)両方のNIRプローブを使用した。この測定データは４４の試験ボードからの900-1700nmの１２８の波長からの吸光度値を含む。

C) 両方のNIRプローブを使用した。この測定データは４４の試験ボードからの900-1700nmの１２８の波長からの吸光度値を含む。表１中の結果は樹脂スプレッダーの下流のNIRプローブからのスペクトルデータ及び硬化剤スプレッダーの上流に置かれたNIRプローブからのスペクトルデータの二つの主成分PCR分析からの夫々のボードについてのスコア値を含む。

D)モデルＡのように、夫々のボードについての実際のライン速度及び硬化剤用量を含む。

E) モデルＣのように、夫々のボードについての実際のライン速度及び硬化剤用量を含む。

上記結果はPCA分析からのスコアとしての第一NIRプローブからの分光分析情報を導入することの利点を明らかに示す。しかしながら、別法として、第一NIRプローブからのスペクトルデータのPCA分析に代えてPLS分析を使用し得る。
モデルＣはRMSEPの比較によりモデルＡ及びＢより優れており、またモデルＥはモデルＤより優れている。モデルＥは比較モデルの最良の総合の予測可能性を示す。
実施例：通気率の予測

異なる特性を有するパーティクルボードを実験デザインに従ってつくり、この場合、ボード密度、表面チップの相対量及び尿素／ホルムアルデヒドをベースとする樹脂におけるホルムアルデヒドと尿素の間のモル比を2³のデザインに従って変化させた。回転しているボードについて410-2250nmの波長範囲のNIR分光分析を使用してこれらのボードを分析し、これらのボード中の空気の通気率を測定した。応答としての通気率でもってPLSを使用する分光分析データのモデリングは通気率の変化の75.1％を記載する８成分モデルを与えた。こうして、上記結果は前記基材の通気率の改良された制御が本発明に従って較正モデルを使用することにより得られることを示す。

特別な実施態様が説明及び例示の目的のために本明細書に示され、記載されたが、示され、記載された特別な実施態様は本発明の範囲から逸脱しないで多種の別の、かつ／又は均等の実施に置換されてもよいことが当業者により理解される。当業者は本発明がハードウェア実施及びソフトウェア実施、又はこれらの組み合わせを含む、多種の実施態様で実施し得ることを容易に認めるであろう。この出願は本明細書に説明された実施態様のあらゆる適合又は変化を含むことが意図されている。従って、本発明は特許請求の範囲の用語及びその均等物により特定される。

本発明が利用し得る層状基材を製造するための製造ラインの略図である。本発明の実施態様に従って図１に示された製造ラインで層状基材の製造中に樹脂適用を監視するためのシステムの略図である。本発明の別の実施態様に従って図１に示された製造ラインで層状基材の製造中に樹脂適用を監視するためのシステムの略図である。本発明の実施態様に従って図２又は図３に示された製造ラインで層状基材の製造中に樹脂適用を監視するための方法の一般原理を示す。

符号の説明

１０−製造ライン
１２−基材
１４−コンベヤ手段
１６−硬化剤組手段
１８−樹脂組手段
２０−プレス手段
２１−コンピュータプログラム
２２−ヒーター
２４−第一測定手段
２６−第二測定手段
２７−プロセシング手段
２８−制御手段
２９−記憶手段
３０−硬化剤用量測定装置
３２−ライン速度センサー

Claims

層状基材12の製造方法の制御方法であって、前記方法が硬化剤を前記基材12に塗布する工程30、樹脂を前記基材12に適用する工程、及び前記基材12を運搬手段14によりプレス20に運搬する工程を伴い、そこでは少なくとも一つの層が層状基材を形成するためにプレス工程で前記基材12に適用され、前記方法が更に
前記基材12のパラメータに関する測定データの少なくとも一つの第一の組を第一測定手段24を使用する第一プロセス段階で収集する工程32であって、前記第一プロセス段階は前記運搬手段14の並進方向(A)に前記プレス工程の上流に位置されており、
前記基材12のパラメータに関する測定データの少なくとも一つの第二の組を第二測定手段26を使用する第二プロセス段階で収集する工程34であって、前記第二プロセス段階は前記運搬手段14の並進方向(A)に前記プレス工程の上流かつ前記第一プロセス段階の下流に位置されており、及び
前記第一プロセス段階及び前記第二プロセス段階から収集された測定データ及び計算された較正モデルを使用することにより層状基材の前記製造方法中に樹脂を塗布する前記工程における基材12に塗布すべき樹脂の量を制御する工程36であって、前記モデルは前記第一プロセス段階及び／又は第二プロセス段階における基材の収集された測定データに基づいている工程、
を含むことを特徴とする前記制御方法。
前記制御工程36が
前記第一プロセス段階及び前記第二プロセス段階における基材からの前記収集された測定データを層状基材の製造中の前記計算された較正モデルの基準データと比較する工程を含む、請求項１記載の方法。
前記プロセス段階が硬化剤を前記基材12に塗布する前記工程30の上流に位置される、請求項１又は２記載の方法。
前記第二プロセス段階が樹脂を前記基材12に塗布する前記工程の下流に位置される、請求項１から３のいずれか１項記載の方法。
層状基材の製造中に基材に塗布された硬化剤用量に関するデータを得る工程、及び
前記硬化剤用量データを前記制御の工程36で使用する工程
を更に含む、請求項１から４のいずれか１項記載の方法。
層状基材の製造中の前記コンベヤのライン速度に関するデータを得る工程、及び
前記ライン速度データを前記制御の工程36で使用する工程
を更に含む、請求項１から５のいずれか１項記載の方法。
前記較正モデルが多変量分析により計算される、請求項１から６のいずれか１項記載の方法。
基材試験サンプルの測定データを前記第一プロセス段階で収集する工程、
前記試験サンプルの収集された測定データを少なくとも一つのマトリックスに配列する工程、
多変量分析を使用して前記第一プロセス段階についての第一サブモデルを計算する工程、及び
少なくとも第一プロセス段階から第二プロセス段階で、少なくとも前記第一プロセス段階について計算された多変量サブモデルに関する情報を受け取る工程
を更に含む、請求項１から７のいずれか１項記載の方法。
前記測定データが分光分析方法により、かつ／又はプロセス変量から収集される、請求項１から８のいずれか１項記載の方法。
前記分光分析方法が紫外線、赤外線、近赤外線、又は可視光を使用する、請求項９記載の方法。
層状基材12の製造方法の制御システム10であって、前記システムが硬化剤を前記基材に塗布するための手段16、樹脂を前記基材に塗布するための手段18、及び層状基材を形成するために少なくとも一つの層を前記基材12に適用するのに適したプレス手段20に前記基材12を並進するのに適した運搬手段14を含み、前記システムが
第一プロセス段階で前記基材12のパラメータに関する測定データの少なくとも一つの第一の組を収集するのに適した第一測定手段24であって、前記第一測定手段24は前記運搬手段14の並進方向(A)に前記プレス手段20の上流に配置されており、
第二プロセス段階で前記基材12のパラメータに関する測定データの少なくとも一つの第二の組を収集するのに適した第二測定手段26であって、前記第二測定手段26は前記運搬手段14の並進方向(A)に前記プレス手段20の上流かつ前記第一測定手段24の下流に配置されており、及び
前記第一プロセス段階及び前記第二プロセス段階から収集された測定データ及び計算された較正モデルを使用することにより層状基材の前記製造方法中に基材に塗布すべき樹脂の量を決めるために前記樹脂塗布手段18を制御するのに適している、前記第一測定手段24及び第二測定手段26に連結された制御手段28であって、前記モデルは前記第一プロセス段階及び／又は第二プロセス段階における基材の収集された測定データに基づいている手段、
を更に含むことを特徴とする前記システム。
前記制御手段28が前記第一プロセス段階及び第二プロセス段階からの前記収集された測定データを層状基材の製造中の前記計算された較正モデルの基準データと比較するのに適している、請求項１１記載のシステム。
前記第一測定手段24が前記硬化剤塗布手段16の上流に位置される、請求項１１又は１２記載のシステム。
前記第二測定手段26が前記樹脂塗布手段18の下流に位置される、請求項１１から１３のいずれか１項記載のシステム。
前記第一測定手段24が分光分析方法によりデータを収集するのに適したプローブである、請求項１１から１４のいずれか１項記載のシステム。
前記第二測定手段26が分光分析方法によりデータを収集するのに適したプローブである、請求項１１から１５のいずれか１項記載のシステム。
製造ラインにおける層状基材12の製造方法の制御システム10であって、前記製造ラインが硬化剤を前記基材に塗布するための手段16、樹脂を前記基材に塗布するための手段18、及び層状基材を形成するために少なくとも一つの層を前記基材12に適用するのに適したプレス手段20に前記基材12を並進するのに適した運搬手段14を含み、前記システムが
第一プロセス段階で前記基材12のパラメータに関する測定データの少なくとも一つの第一の組を収集するのに適した第一測定手段24であって、前記第一測定手段24は前記運搬手段14の並進方向(A)に前記プレス手段20の上流に配置されており、
第二プロセス段階で前記基材12のパラメータに関する測定データの少なくとも一つの第二の組を収集するのに適した第二測定手段26であって、前記第二測定手段26は前記運搬手段14の並進方向(A)に前記プレス手段20の上流かつ前記第一測定手段24の下流に配置されており、及び
前記第一プロセス段階及び前記第二プロセス段階から収集された測定データ及び計算された較正モデルを使用することにより層状基材の前記製造方法中に基材に塗布すべき樹脂の量を決めるために前記樹脂塗布手段を制御するのに適している、前記第一測定手段24及び第二測定手段26に連結された制御手段28であって、前記モデルは前記第一プロセス段階及び／又は第二プロセス段階における基材の収集された測定データに基づいている手段、
を更に含むことを特徴とする前記システム。
前記システムが請求項１１から１６のいずれか１項に従って配置される、請求項１７記載のシステム。
コンピュータで実行される場合に、請求項１から１０のいずれか１項に従って工程を行なう、コンピュータプログラム製品21。
コンピュータに請求項１から１０のいずれか１項記載の方法を行なわせるための命令を含むことを特徴とするコンピュータ読み取り可能媒体。