JP2015519483A

JP2015519483A - 再生繊維プロセスにおける粘着物の自動測定方法

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Publication number: JP2015519483A
Application number: JP2015506118A
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Inventors: ヘンゲスバッハ，ピーター; クラウゼ，ローマン
Original assignee: Stora Enso Oyj
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Priority date: 2012-04-16
Filing date: 2013-04-16
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Abstract

本発明は、再生繊維パルプを生産するプロセスにおける粘着物量を、１台以上の自動シート形成機と組み合わせた近赤外（ＮＩＲ）分光法を用いて連続的かつ自動的に測定する方法及び装置に関する。【選択図】なし

Description

本発明は、再生繊維パルプを生産するプロセスにおける粘着物（sticky）量を、１台以上の自動シート形成機と組み合わせた近赤外（ＮＩＲ）分光法を用いて連続的かつ自動的に測定する方法及び装置に関する。

過去二十年の間、紙の生産においては環境的及び経済的な要求から再生繊維の利用が増加している。紙原材料をパルプに転換する際には、回収紙をパルプ化プロセスで繊維に分解する。このパルプ化プロセスで紙を引き裂き、高温で化学薬品により処理する。パルプ形成機（pulper）を出た繊維懸濁液を更に、例えば篩（screening）、浮選及び／又は遠心分離清浄を含むいくつかの工程で処理し、更に酸化及び／又は還元漂白剤の添加によって漂白してもよい。

再生繊維の使用に伴う１つの問題として、回収紙中に存在する様々な汚染物質がある。これらの汚染物質の多くは繊維に付着するため、充填材が再生処理中に問題を引き起こす可能性がある。そのような汚染物質の１種が「粘着物」である。粘着物はその発生源及び形成プロセスに依って一次及び二次粘着物にそれぞれ分類される。一次粘着物は回収紙と共に持ち込まれ、一方、二次粘着物は再生繊維パルプを生産するプロセス中の物理化学的な処理によって生成される。粘着物は種々の紙製品からの接着剤塗布物、製本用結合剤及び段ボール箱用封函剤からの熱溶融性接着剤（hotmelt）、自己接着ラベル、並びに塗工紙及び残留インクからの高分子結合剤等の種々の異なる発生源に起因する可能性がある。粘着物は、典型的には、熱溶融性接着剤、感圧接着剤（ＰＳＡ）、ラテックス、結合剤、ピッチ及びインク、並びにこれらの組み合わせに分類される。また、粘着物は、粘着物のサイズに依って、巨大粘着物若しくは微細粘着物に分類することができる。

粘着物が操業上及び製品品質上の問題を引き起こす場合がある。粘着物は、ワイヤ、フェルト、加圧ロール、及び乾燥シリンダ等の抄紙機用機器の表面で堆積してプロセス異常を起こし、繊維結合を妨げ、製品の品質を低下させる恐れがある。例えば、粘着物は、紙の明暗スポット或いはシート破損の原因となり、紙の品質低下、生産性低下及び余分な清浄のための操作停止をもたらす可能性がある。従って、製紙操業及び製品品質を改善するために粘着物を監視及び制御する必要がある。

再生パルプ中の粘着物の量は、例えば、再パルプ化条件の最適化、清浄及び篩、浮選、分散、並びに化学処理によって低減できる。粘着物の低減又はその粘着性の低減のための通常の化学処理としては、分散、及び／又は、タルク及び／又はベントナイト等や例えば重合体等の化学不粘着化剤の添加による粘着物の不粘着化、並びに堆積を遅らせる化学薬品による加工機器の処理がある。これらの化学処理は操業コストに大きく影響する。

当技術分野では、微細粘着物及び巨大粘着物の量は、通常は、例えば、抽出方法や実験室篩分け等の標準的な実験室分析手順を用いて定量される。定義としては、微細粘着物は実験室篩分けで１００μｍのスロット付き板を通過する粘着物である。巨大粘着物は、前記の１００μｍ篩の残留物中の粘着物と定義される。粘着物量を測定するための標準実験室分析手順によって、微細、巨大、又は両方の粘着物のいずれの定量も可能である。

例えば、供給物から巨大粘着物を篩で選別して画像分析によって巨大粘着物量を測定する「パルマック（Pulmac）結束繊維分析器」又は「ハインドル（Haindl）分画器（fractionator）」として知られる装置を用いて巨大粘着物を監視することができる。この方法は通常数時間で完了し、巨大粘着物量の遡及制御として有用である。

多変量データ解析と組み合わせた近赤外（ＮＩＲ）分光法を用いて粘着物量を測定することも提案されている。例えば、Enrico Pigorsch及びPetra Behnsen (PTS Heidenau, journal ATIP, vol. 64, no 4)は、ＮＩＲ測定による紙ウェブの微細粘着物量のオンライン監視を提案している。

しかしながら、粘着物を測定するための殆どの標準的な実験室分析手順は面倒で時間がかかり、処理されるパルプ中の粘着物量の連続的な監視はできない。その上、実験室分析手順は、ある種の粘着物（即ち、ある化学的性質や組成の粘着物）、例えば熱溶融性接着剤、感圧接着剤（ＰＳＡ）、ラテックス、結合剤、ピッチ、若しくはインク、又はある特定のサイズの粘着物（即ち、微細粘着物又は巨大粘着物）に限定される。従って、粘着物測定のための標準的な実験室分析手順の１つだけでは、粘着物によって引き起こされる全ての影響及び問題を説明できない。というのは、各々の手順が粘着物のサイズ及び化学的性質を考慮に入れた異なる測定原理に基づいているからである。

再生繊維パルプ生産のプロセスにおいて、「全ての」種類の粘着物について粘着物量を連続的かつ自動的に測定する方法若しくは装置は存在しないと思われる。

従って、再生繊維パルプ生産のプロセスにおいて、粘着物量を連続的かつ自動的に測定する包括的な方法が必要である。特に、様々な種類の粘着物を１種の測定で容易かつ効率的に定量できる方法が必要とされている。

本発明は、１台以上の自動シート形成機と組み合わせた近赤外（ＮＩＲ）分光法を用いて再生繊維パルプを生産するプロセスにおいて粘着物量を連続的かつ自動的に測定する方法であって、
（ａ）標準実験室分析手順によって一連の試料の粘着物量を測定し、それらの結果を基準値として用い、ＮＩＲ分光法から１つ以上の較正モデルを確立し、電子記憶装置に前記較正モデルのデータセットを格納する工程、
（ｂ）処理ライン内の少なくとも１つの試料採取場所から試料を自動的に抜き取り、前記試料を前記処理ラインから少なくとも１台の自動シート形成機に試料ラインを経て移送し、前記試料からシートを形成し、前記シートを乾燥する工程、
（ｃ）前記乾燥させたシートを工程（ｂ）から測定区域に移送し、前記シートの近赤外領域のスペクトルを記録してスペクトルデータを得る工程、および
（ｄ）工程（ｃ）で得た前記スペクトルデータを、少なくとも１つの格納された較正モデルを用いてコンピュータで処理し、再生繊維パルプを生産する前記プロセスにおける粘着物量値をそれぞれの較正モデルに対して出力として受け取る工程、を含む方法に関する。

本発明の方法によって、再生パルプを生産するプロセスにおいてリアルタイムで粘着物量を監視し制御することが可能となる。この方法によって、粘着物量を低減する及び／又はプロセスを調節することによって生産プロセスに対する粘着物の悪影響（不良率、薬品用量）を最小限に抑えるために、先行予測（feed-forward）型の方法で再生パルプを生産するプロセスを管理することができる。

この方法は、例えば、回収紙をパルプ化し、得られた繊維懸濁液を篩、遠心分離清浄及び／又は浮選等によって清浄する工程を含む従来のいかなる再生繊維パルプを生産するプロセスにおいても使用できる。

近赤外（ＮＩＲ）較正モデルは、参照試料の近赤外範囲におけるスペクトル測定によって得られた参照スペクトルデータを、部分最小二乗回帰を用いて前記参照試料の既知の粘着物値に対して較正することで確立できる。

形成されたシートのスペクトル測定をフーリエ変換近赤外分光計等のＮＩＲ分光計を用いて行う。分光計はシートの非接触式測定のためのファイバ結合型測定ヘッドを備えていてもよい。スペクトル測定は、好ましくは、近赤外領域、最も好ましくは、８３３〜２５６４ｎｍの波長の範囲、即ち１２０００〜３９００ｃｍ^−１で行われる。スペクトルデータは、それぞれの形成されたシートに対する透過率又は反射率、好ましくは反射率によって収集される。このようにして、スペクトルデータは各々のシートに対して得られる。

ＮＩＲ較正モデルは既知の粘着物値を有する参照試料のスペクトル測定によって練られた後、多変量データ解析を用いて作成される。多変量データ解析は、例えば、部分最小二乗回帰（ＰＬＳ）を用いて行うことができる。多変量解析（ＭＶＡ）は、一度に変化する複数の統計的な結果の観察及び解析を伴う多変量統計の統計的原理に基づいている。この統計的手法により、目的とする応答に関する全ての変数（例えば、異なる試料採取場所からのデータ及び／又は機械及びプロセスのパラメータ）の影響を考慮に入れることができる。

参照試料の既知の粘着物値は、粘着物を定量するための標準実験室分析手順により測定された試料中の粘着物量であり、この分析手順としては、Ｉｎｇｅｄｅ法Ｎｏ．４、Ｋａｉｐｏｌａ粘着物法、ジメチルホルムアミド（ＤＭＦ）、ｔ−ブチルメチルエーテル（ＴＢＭＥ）又はジクロロメタン（ＤＣＭ）による抽出、フローサイトメトリー、抄紙機のドクターブレードの堆積物のパルプ試料への添加、或いは工業用接着剤のパルプ試料への添加等の参照方法が含まれる。

個別の標準実験室分析参照法によって決定される参照試料の粘着物値及び参照試料のスペクトルデータを、相関関係を得るための入力として用い、各々の標準実験分析参照法のための較正モデルを作成する。従って、１つ以上の較正モデルを用いて、１つの試料から得られたスペクトルデータを処理することによって様々な種類の粘着物量を予測することが可能である。言い換えれば、ただ１つの試料のただ１つのＮＩＲスペクトルのスペクトルデータを１つ以上の較正モデルの入力として用い、それによって個別の較正モデルの基礎を形成する各々の実験室分析参照法によって決定される１つ以上の粘着物値を出力として得ることができる。

個別の較正モデルの出力データを組み合わせて第２の多変量モデル（以後、第２モデルと呼ぶ）を作成することもできる。第２モデルは、粘着物の生産プロセスに対する悪影響（例えば、紙質欠陥及び／又は抄紙機での問題（抄紙機表面における堆積、断紙（web break）、孔及びスポット等））を表す値を予測又は決定するために用いることができる。第２モデルのこの値は、また粘着物障害潜在力（sticky disturbing potential）とも呼ばれる。プロセス条件及び機械設定の履歴データも粘着物障害潜在力を予測するために考慮に入れることのできる追加の値として用いてもよい。というのは、これらのパラメータ（例えば、パルプのｐＨ値及び灰分、抄紙機の乾燥シリンダの温度分布）が粘着物の有害性に影響を及ぼす可能性があるからである。

第１の粘着物値は、例えば、フローサイトメトリーによって測定することができ、第２の粘着物値は、例えば、Ｋａｉｐｏｌａ粘着物法によって測定することができる。次いで、これらの方法の出力データを、抄紙機の操業性に対する相対的な影響に従って組み合わせ、重み付けし、それによって粘着物障害潜在力を作成する。上記で概説したように、異なる参照方法は異なる種類又は異なるサイズの粘着物を表すことができる。これらの異なる種類又はサイズの粘着物の抄紙機の操業性に対する影響は、とりわけ、通常のプロセス条件（例えば、パルプのｐＨ値及び灰分、抄紙機の乾燥シリンダの温度分布等）に依存する。様々な量の粘着物を、通常のプロセス条件での抄紙機の操業性及び紙質に対する影響に応じて重み付けすることで、粘着物により引き起こされる実際の問題を反映する粘着物障害潜在力を得た。

抄紙機／プロセスの操業性に対し、種々のＮＩＲ較正モデルによって予測される粘着物値の重み付けは、多変量データ解析によって決定してもよい。これは、例えば、第２の多変量モデルを作成することによって達成でき、例えば、特定の時間内での断紙及び／又は抄紙機上の堆積の数を表すパラメータに対する粘着物量を表す変数の重み付けが計算される。これはＰＬＳによって達成できる。このモデルでは、粘着物量を表す変数は、試料のスペクトル測定を行い、前記スペクトル測定にＮＩＲ多量変数較正モデルを適用して得られる種々のＮＩＲ較正モデルによって決定される予測粘着物値であってもよい。第２モデルは更に他のプロセス及びパルプのパラメータ（例えば、パルプのｐＨ値及び灰分、抄紙機の乾燥シリンダの温度分布）を含んでもよい。

第２モデルは、前述したように、プロセスにおいてオンラインで収集した新しい試料の粘着物障害潜在力の決定に使用することができる。その後は、予測粘着物障害潜在力値は、例えば、篩による不良率の調節或いは繊維懸濁液に加える薬品量の調節によってプロセスの制御に使用する。

本明細書で用いられる用語「１つ（１台）以上」は、１〜５０の整数であり、好ましくは１〜１５の整数、より好ましくは１、２、３、４、５、６、７、又は８の整数を意味する。

本発明の方法は、またこの方法が更にＮＩＲスペクトルを記録した後にシートの重量を測定する工程を含むことを特徴とする。

本発明の方法は、参照試料の近赤外領域のスペクトル測定によって得られた参照スペクトルデータを多変量データ解析によって前記参照試料の既知の粘着物値に対して較正することにより較正モデルを確立することを特徴とする。

更に、本発明の方法は、処理ライン内の少なくとも１つの試料採取場所から少なくとも１つの試料が１時間毎に抜き取られることを特徴とする。好ましくは、処理ライン内の少なくとも１つの試料採取場所から少なくとも１つの試料は、少なくとも３０分毎、より好ましくは少なくとも１５分毎、最も好ましくは５〜１２分毎に抜き取られる。本発明の方法によれば、個別の試料を処理ライン内の特定の試料採取場所で一定時間間隔（例えば、少なくとも１時間あたり１つの試料、少なくとも３０分あたり１つの試料、少なくとも５〜１５分あたり１つの試料）で抜き取ることができる。

本発明の方法はまた、自動シート形成機と組み合わせた近赤外（ＮＩＲ）分光法を用いて再生繊維パルプを生産するプロセスが、次の工程、即ち、パルプ化、高密度（ＨＤ）清浄、予備篩、高重量（ＨＷ）清浄、中間粘稠度（ＩＣ）篩、前浮選、微細篩、濃縮（即ち、例えばディスクフィルタ等で水をパルプから除去する）、脱水（即ち、例えばスクリュープレス又はブルワイヤープレスにパルプを通して水を除去する）、分散（即ち、パルプを熱機械的処理し、粘着物のサイズを小さくする）、後浮選、濃縮、脱水、貯蔵塔（即ち、脱墨設備と抄紙機の間に位置し、脱墨パルプを貯蔵するタンク）、及びそれらの組み合わせの中の少なくとも１つを含むことを特徴とする。

本発明の方法は、また、自動シート形成機と組み合わせた近赤外（ＮＩＲ）分光法を用いて再生繊維パルプを生産するプロセスが、次のプロセス配置、即ち、パルプ化、ＨＤ清浄、予備篩、ＨＷ清浄、ＩＣ篩、前浮選、微細篩、濃縮、脱水、分散、後浮選、濃縮、脱水、及び貯蔵塔をこの順序で有することを特徴とする。

本発明によれば、試料は処理ライン内の１つ又は幾つかの試料採取場所から抜き取ることができる。処理ライン内の試料採取場所は、予備篩のすぐ下流、ＨＷ清浄のすぐ下流、ＩＣ篩のすぐ下流、前浮選のすぐ下流、微細篩のすぐ下流、分散のすぐ下流、後浮選のすぐ下流、及び貯蔵塔のすぐ下流の試料採取場所の中から選択される。このように不良率は先行予測（feed-forward）型の方法で制御できる。

例えば、１つの試料を、少なくとも１つの篩機より前、即ち上流で抜き取ってもよい。この試料採取場所では、繊維懸濁液は大量の巨大粘着物と共に微細粘着物も含む。第２試料採取場所は、例えば、脱墨パルプ貯蔵塔の後でもよく、そこでは繊維懸濁液が巨大粘着物及び微細粘着物をまだ含むが量は少ない。第３の試料採取場所は、抄紙機のヘッドボックスであってもよく、そこではパルプ懸濁液が２次粘着物も含有する。本発明の一態様において、試料は、シート形成機の処理能力に応じて一定の時間シフトで、例えば前述の３つの試料採取場所等の試料採取場所の組み合わせから採取してもよい。

本発明の方法は、試料が処理ライン内の少なくとも２つの試料採取場所から、より好ましくは処理ライン内の少なくとも３つの試料採取場所から抜き取られることを特徴とする。これにより様々な種類とサイズの粘着物（例えば、巨大粘着物及び微細粘着物）を処理ラインの様々な場所で監視及び制御することができる。

本発明の方法は、１つの試料が貯蔵塔のすぐ下流に位置する再生繊維パルプ生産の処理ライン内の試料採取場所から抜き取られることを特徴とする。

好ましくは、この方法は１つ以上の標準分析手順を使用して個別の較正モデルを作成する。好ましくは、標準分析手順は、Ｉｎｇｅｄｅ法Ｎｏ．４、Ｋａｉｐｏｌａ粘着物法、ジメチルホルムアミド（ＤＭＦ）、ｔ−ブチルメチルエーテル（ＴＢＭＥ）若しくはジクロロメタン（ＤＣＭ）による抽出、フローサイトメトリー、抄紙機のドクターブレードの堆積物のパルプ試料への添加、工業用接着剤のパルプ試料への添加、又はこれらの組み合わせから選択される。

ＩＮＧＥＤＥ法４には、回収紙処理プロセスのパルプの実験篩分け手順が記述されている。１００μｍスロット付き板によるこの篩分け手順の不良品を、巨大粘着物が画像分析装置によって決定できるように準備する。得られる値は、パルプ１ｋｇあたりのｍｍ^２として表される巨大粘着物面積である。具体的には、Ｉｎｇｅｄｅ法Ｎｏ．４は、巨大粘着物の確立された定量法であり、この方法の詳細な説明はＩｎｇｅｄｅウェブサイト(http://www.ingede.com/ingindxe/methods/ingede-method-04-2013.pdf, 09.04.2013)で見ることができる。本方法は、ＺＭＶ／ｌ．４／８６によるハインドル分画器及び公称１００μｍのスロット幅を有するスロット付き板（ZELLCHEMING Technical Leaflet RECO 1, "Anforderungen an die Gute von Schlitzplatten fur Labor-Sortieraggregate"（実験室篩分け装置用スロット付き板の品質要件））;www.zellcheming.deによる）を利用することで参照粘着物値を得るために使用することができる。

Ｋａｉｐｏｌａ粘着物法にも実験室篩分け手順の記載があるが、篩分け後は、巨大粘着物面積を目視検査、即ち、サイズ比較のためのパターンを利用して粘着物を手で数えて決定する。得られた値は、パルプ１ｋｇあたりのｍｍ^２として表される巨大粘着物面積である。具体的には、Ｋａｉｐｏｌａ粘着物法は以下のプロセスを含む。
１．パルプの調製

ＤＩＮＥＮＩＳＯ４１１９に従って測定した試料の粘稠度（consistency）が２％を超える場合は、パルプをＩＳＯ５２６３−１に従って実験室用解砕機で解砕する。５０ｇの絶乾パルプの解砕を３０００ｒｐｍ及び２％粘稠度で１０分間行う。解砕しないと繊維薄片（flake）が篩分けを阻害する恐れがある。解砕後、パルプに５リットルになるまで水道水を加える。
２．篩分け

篩分けは、サマービル（Somerville）篩（TAPPI T 275 sp-07）を用いて行い、５０ｇの絶乾パルプを１００μｍスロット付き板で２０分間かけて篩にかける。篩板上の残留物を直径１１０ｍｍの白い濾紙へ移し、アルミニウム箔で覆い、加熱された金属製プランジャー（直径１３０ｍｍ、２．８ｋｇ）を搭載し、オーブンプレートで乾燥する。プレートの温度は１００〜１１０℃であり、濾紙が若干茶色になるまで乾燥する。この乾燥には１０分程度かかる。濾紙表面の残留物に重なりがある場合は、追加の白い濾紙を用いるべきである。この事は、スロット付き板の残留物を乾燥前に複数の濾紙に分配しておかなければならないことを意味する。
３．粘着物定量

アルミニウム箔を乾燥後にはずす。残留物が載っている濾紙の再湿潤は水道水で行う。粘着物が白スポットとして見える黒色の表面に湿った濾紙を置いた。

粘着物量（白スポット）を、図１０（目盛付き）に示した透明参照箔を用いて手動で数とサイズによって評価する。透明箔を濡れた濾紙上に置き、粘着物を下記の表Ａに従って箔上の面積で分類し、比較する。分類毎の粘着物の数を累積し、各サイズ分類の粘着物の平均面積を掛ける。次いで、その結果に２０を掛けて、１ｋｇパルプあたりの粘着物面積を得る。
表Ａ参照箔による粘着物評価

小さな疎水性粒子の数及び粒子サイズ分布は、疎水性粒子を蛍光剤で染めた後、貫流セル内でレーザー光の散乱によるフローサイトメトリーで測定する。特に、フローサイトメトリーは、０．５μｍ〜１００μｍのサイズ範囲の粒子の蛍光を測定するのに使用することができる。疎水的な粘着物粒子の測定には、ナイルレッドによる染色を使用する。ナイルレッドは、親水性の高い繊維や充填材よりも、繊維懸濁液中の微細粘着物のような疎水性粒子を優先的に染色する。フローサイトメトリーは次の工程を含む。即ち、
１．ＤＩＮＥＮＩＳＯ４１１９に従った工程試料の粘稠度測定。
２．工程１の工程試料を４００ｍｌ採取し、水道水で１％粘稠度に希釈する。希釈を撹拌条件（例えば、ガラス撹拌棒を用いて手で撹拌）で行った。
３．工程２の希釈試料を、第１工程で、孔の直径１０６μｍに対応する１５０メッシュの金属篩を用いてブリット・ダイナミック・ドレイネージ・ジャー（Britt Dynamic Drainage Jar）（ＢＤＤＪ）で濾過し、第２濾過工程で、試料をフローサイトメーターのキュベットを目詰まりさせないように孔径が８０μｍのフィルタを用いて微細網目の篩にかける。
４．工程３の濾液をＭｉｌｌｉ−Ｑ水を用い、１０倍（１：１０）に希釈し、基本希釈液を得た。１ｍｌの試験試料を、５０μｌの基本希釈液をキュベット中で９５０μｌのＭｉｌｌｉ−Ｑ水と混合（即ち更に２０倍希釈）して調製する。２０μｌナイルレッド（０．００１％メタノール溶液）を試験試料に添加してキュベット試料を得る。キュベット試料を５分間の反応時間、暗所に保存する。測定の直前にキュベット試料を渦流発生器（例えば、TopMix FB15024 (Fisher Scientific)）によって１５秒間、２５ヘルツの強度で混合して確実に均質な試料とする。キュベット試料の計数率をフローサイトメーターで９００〜１１００カウント／秒に調整する（キュベット試料の計数率が９００〜１１００カウント／秒ではない場合は、計数率が９００〜１１００カウント／秒が得られるように相応に基本希釈液を適合させることが必要であり、測定を繰り返さなければならない。）
５．工程４のキュベット試料中の疎水性粘着物粒子の全量はフローサイトメーターで、表Ｂに示したパラメータ設定を用いて測定される。フローサイトメーターとしては、例えば、４８８ｎｍの青色固体レーザー及び５つの光学パラメータ（前方散乱（ＦＳＣ）、側方散乱（ＳＳＣ）、緑色光波長（ＦＬ１）域に感応する検知器、橙色光波長（ＦＬ２）域に感応する検知器、赤色光波長（ＦＬ３）域に感応する検知器）を備えるＣｙｆｌｏｗＳＬ（登録商標）（Ｐａｒｔｅｃ社製）が挙げられる。測定時間は約１８０〜２２０秒で０．２ｍｌの一定量の測定をする。これらの設定で約２００，０００個が記録される。ＦＳＣチャンネルは２．５μｌ／秒の試料流量のトリガーチャンネルとして用いられる。
表Ｂ疎水性粒子測定のためのフローサイトメーター設定値

抽出法では、適切な溶媒、例えば、ジメチルホルムアミド（ＤＭＦ）、ｔ−ブチルメチルエーテル（ＴＢＭＥ）又はジクロロメタン（ＤＣＭ）等に溶解するパルプ成分量が可溶性物質の百分率として表され、送達される。具体的には、可溶性有機物質の抽出を、アセトン又はジクロロメタン（ＤＣＭ）の代わりにジメチルホルムアミド（ＤＭＦ）及びｔ−ブチルメチルエーテル（ＴＢＭＥ）（ＤＣＭは、その有害特性及び一部の国の法律のために置き換える必要がある）を用い、ＤＩＮＥＮＩＳＯ１４４５３（１９９８年１２月）に従って行うことができる。

工業用接着剤のパルプ試料への添加をＮＩＲモデル化のための試料調製の別法として用いた。一般的な熱溶融性接着剤、分散接着剤及びデンプン／デストリン／カゼイン接着剤の混合物を紙に塗り、適切に混合し、シートを形成するパルプ試料に０〜１０％の質量割合で添加した。具体的には、製紙業界で一般に使用される種々の接着剤を接着剤製造者から購入し、標準的な新聞用紙に塗布した。接着剤が塗布された新聞用紙を別の１枚の標準的な新聞用紙で覆い、金属板を載せ、１０５℃のオーブンで２時間かけて乾燥した。接着剤の種類及び接着剤塗布混合物中のそれらの相対的割合を表Ｃに示す。接着剤塗布混合液を作成し、接着剤とパルプとの均質な混合物を得るために２０％粘稠度で１０分間、ハンドブレンダーで混合した。
表Ｃ接着剤塗布混合物

次に、０．６％ＮａＯＨ、１．８％ケイ酸塩及び０．７％過酸化物を添加して２０％粘稠度でＨｏｂａｒｔパルプ形成機を用いて標準新聞用紙をパルプ化した。接着剤のパルプに対する割合を規定（０〜１０％）し、接着剤塗布混合液の必要な量を計算し、パルプ化された標準新聞用紙と適切に混合した。その後、ＩＮＧＥＤＥ法１（http//www.ingede.com/ingindxe/methods/ingede-method-01-2007.pdf）に記載されているように漏斗シートを形成して乾燥させた。乾燥後、既知の含有量の接着剤を有するこれらの漏斗シートをＮＩＲ較正モデルの策定のために使用した。

抄紙機のドクターブレードの堆積物は液体窒素によって冷却し、粉砕し、次いで、分光測定のためにシートを形成するパルプ試料に０〜２０％の質量割合で添加した。特に、抄紙機のドクターブレードの堆積物を回収した。堆積物が粘着性であるので堆積物を液体窒素で冷却することで材質を脆弱とし、粒子サイズを小さくすることができる。標準磁器製乳鉢を用い、液体窒素を連続的に加えながら温度を低く維持して、試料を約１５分間機械的に処理した。次いで、粒子サイズが１５０〜５００μｍのこの調製試料材料を−２０℃の冷凍庫に保管して粒子の再凝集を防止した。次いで、０．６％ＮａＯＨ、１．８％ケイ酸塩及び０．７％過酸化物を添加して２０％の粘稠度でＨｏｂａｒｔパルプ形成機を用いて標準新聞用紙をパルプ化した。次いで規定質量の堆積物（漏斗シート重量の０〜２０％）をパルプ懸濁液に加え、適切に撹拌した。その後、ＩＮＧＥＤＥ法１（http//www.ingede.com/ingindxe/methods/ingede-method-01-2007.pdf）に記載されているように漏斗シートを形成し、乾燥させた。乾燥後、抄紙機のドクターブレードの既知の含有量の堆積物を有するこれらの漏斗シートをＮＩＲ較正モデルの策定のために使用した。

ＮＩＲ較正モデルは、１つ以上の標準分析手順によって測定される既知の含有量の粘着物を有する参照試料の使用で検証される。

本発明の方法は、前記方法が、回収紙から再生繊維パルプを生産する前記工程において、工程（ｄ）に従って、粘着物量の測定値に基づいて粘着物量を制御する工程を更に含むことを特徴とする。

更には、本方法は、回収紙から再生繊維パルプを生産する工程で粘着物量を制御する工程が、少なくとも１台の篩機の不良率の調整、前浮選又は後浮選の操作条件の調節、分散機設定の調整（即ち、例えば、回転子及び固定子間のギャップの開閉、或いはパルプの粘稠度の変更等により、歯付きの回転子及び固定子を用いてパルプにかける機械的エネルギーの変更）、及び／又は繊維懸濁液に添加するパルプ中の粘着物の不動態化、安定化、粘着防止、固定、又は含有量を低減する効果を有する）薬品の量の操作（即ち、粘着物量に対する薬品の添加量の増減、例えば、粘着物量が非常に少ない場合は薬品量を低減してコスト削減や環境保全を行う）を含むことを特徴とする。

本発明は、更に、再生繊維パルプを生産する工程で、上記の方法に従い自動シート形成機と組み合わせた近赤外（ＮＩＲ）分光法を用いて粘着物量を連続的かつ自動的に測定する装置であり、前記装置が処理ライン内の少なくとも１つの試料採取場所から採取される試料のシートを形成する少なくとも１台の自動シート形成機、前記試料を、試料ラインを通して処理ラインから少なくとも１台の自動シート形成機に移送する１つ以上の手段、シートをシート形成機から、シートの近赤外領域のスペクトルを記録する測定区域に移送する１つ以上の移送手段、形成されたシートのＮＩＲ領域のスペクトル測定を行う分光計、及び多変量データ解析を実行するようにプログラムされたコンピュータを含む装置に関する。

本発明の本装置によって、繊維懸濁液中の粘着物量を連続的かつ自動的にリアルタイムで監視することが可能となる。その上、本発明の方法及び装置により、再生繊維を生産するプロセスの個別の試料に対して得られたスペクトルデータを、１つ以上の較正モデルを単独又は組み合わせて用いるコンピュータで処理することによって、様々な種類の粘着物の値を同時に測定することが可能である。

図１は、一定期間にわたる紙の製造において観察された明暗スポットの単一値のグラフ表示である。
図２は、ある一定期間にわたる紙の製造において観察された断紙のグラフ表示である。
図３は、図１に示した明暗スポットの値に対して作成したＣＵＳＵＭチャートである。
図４は、図２に示した断紙に対して作成したＣＵＳＵＭチャートである。
図５は、較正モデル接着剤Ｖ２による予測粘着物値と紙の製造で観察される明暗スポットの数の相関を示す。
図６は、較正モデルＦＣＭＶ１による予測粘着物値と紙の製造で観察される明暗スポットの数の相関を示す。
図７は、較正モデル堆積物Ｖ１による予測粘着物値と紙の製造で観察される明暗スポットの数の相関を示す。
図８は、較正モデルＦＣＭＶ１及び接着剤Ｖ２による組み合わせ粘着物値と紙の製造で観察される明暗スポットの数の相関を示す。
図９は、紙の製造において観察される明暗スポットに対する予測値（鋭い鋸歯状の灰色線）と測定値（ジグザグ黒色線）の相関を示す。
図１０は、粘着物量を手動で測定するパターン（目盛付き）である。パターンは透明参照箔表面に置き、粘着物量（白スポット）を、前記透明箔を用いパルプ試料中の粘着物の数及びサイズを手動で測定することで評価する。

本発明を更に実施例により説明する。
実施例
１．ＮＩＲ較正モデルの展開（プロセス試料の値を予測及び粘着物障害潜在力値の計算のために更に使用される）

いくつかの参照パルプ試料及び検証試料をプロセスから抜き取った。例えば、粗い篩、入口及び出口の篩分け段階、最終パルプ等の後に、広範囲の量の粘着物、灰及びインク在中物を含む全ての試料を脱墨工程に沿って採取した。表１に、各々のＮＩＲ較正モデルに使用した参照パルプ試料を示す。前記試料の粘着物量は以下によって測定した。即ち、フローサイトメトリー、ＤＭＦ抽出、ＴＢＭＥ抽出、Ｉｎｇｅｄｅ法Ｎｏ．４、濁度測定、Ｋａｉｐｏｌａ粘着物法、抄紙機の堆積物及び接着剤をパルプに混合し、各試料中粘着物量を表す８つの異なる値、即ち、ＮＩＲ測定と相関する試料あたり８つの変数、を生じさせることによって測定した。前記測定の結果を以下の表１に示す。

参照シート及び検証シートは、Ｔｅｃｈｐａｐ社製の自動シート形成機又はオフラインでブフナー漏斗によってパルプ試料から作製する。ＮＩＲ測定は、前記シートに対して、ＢｒｕｋｅｒＯｐｔｉｋ社製の、ＭＡＴＲＩＸ−Ｆ繊維に基づく発光ＦＴ−ＮＩＲ分光計によって行う。各々の参照試料について４ｃｍ^−１の解像度で１２０００〜３９００ｃｍ^−１のスペクトル範囲の３つのスペクトルを得た。

前記参照試料のＮＩＲ測定値と粘着物の測定量とに基づいた較正モデルをＢｒｕｋｅｒＯｐｔｉｋ社から提供されるソフトウエアＯＰＵＳを用いたＰＬＳによって作成した。それぞれの粘着物参照方法に対して、２つの別個のＮＩＲ較正モデルを、異なるスペクトル前処理法及びスペクトル範囲（以下、バージョン１（Ｖ１）及びバージョン２（Ｖ２）と呼ぶ）によって確立した。較正モデルを内部交差検証と外部検証を組み合わせて試験を行った。

ＮＩＲ較正モデルの内部検証を１点抜き交差検証（leave-out-one-cross-validation）によって行った。決定係数及び交差検証平方根平均二乗誤差（ＲＭＳＥＣＶ（root mean square error of cross validation））を表１に示す。
表１比較試料及び内部検査結果

外部検証は、プロセスから５５個のパルプ試料を採取し、ＮＩＲ較正モデルを適用して粘着物値を予測することで行われた。決定係数を下記の表２に示す。ＩＮＧＥＤＥ４Ｖ２のＮＩＲ較正モデルを除く全てのモデルが良好な決定係数を示している。
表２外部検査結果

２．粘着物障害潜在力値を決定する第２モデルの策定

約４カ月の期間にわたって、自動シート形成機とＮＩＲ分光計を用いてオンラインデータ収集を行った。連続的に１時間あたり４〜５つの試料を脱墨パルプ貯蔵塔の抄紙機への出口から採取した。異なる種々のＮＩＲ較正モデルを用い、異なる種々の参照方法に従ってプロセス試料の各々に存在する粘着物の量を予測した。予測値は、後のデータ評価のために設備全体の情報及び製造品質管理装置に転送した。

パルプ試料を脱墨パルプ貯蔵塔出口から抜き取ると同時に、抄紙機での断紙の数、紙の孔やスポット、抄紙機速度等の抄紙機の種々の操業性パラメータを監視した。上記の抄紙機の操業性パラメータに加えて、回収紙品質を含む抄紙機及び脱墨プロセスのプロセスパラメータ、例えば、灰分含有量、ｐＨ値、生産速度、機械の設定等も、オンライン・センサー又は手動で監視した。

抄紙機の操業性の指標としての粘着物障害潜在力を規定する必要があった。粘着物障害潜在力とは、粘着物の生産プロセスに対する悪影響（例えば、紙質欠陥及び／又は抄紙機での問題（抄紙機表面の堆積、断紙、孔及びスポット等））を表す値である。断紙の数は、非正規分布しており、変動が大きく（図）、このように、粘着物障害潜在力として１日あたりの断紙の数に対して単一値を用いても良好なモデルは得られなかった。

紙の明暗スポットは連続的に監視され（図１）、経験上、断紙の数と相関すると予測される。従って、抄紙機での断紙の数及び明暗スポットの数をこれらの値の変化を相関させることのできるＣＵＳＵＭ法を用いて変換した。統計的品質管理において、ＣＵＳＵＭ（即ち、累積和管理図（cumulative sum control chart））は、ケンブリッジ大学のＥ．Ｓ．Ｐａｇｅによって開発された逐次解析技法である。これは典型的には変化の検出を監視するために使用される。この方法によれば、図３及び図４において示すように、断紙の数は、過去のデータの同じ期間における明暗スポットの数と相関する。非常に良好な相関関係が得られる。

各々の期間の粘着物のオンライン予測量の単一値の過去のデータは、抄紙機の操業性に対する各々の粘着物値及びプロセスパラメータの影響を決定する多変量データ解析によるコマンド変数の明暗スポットと相関（ＣＵＳＵＭ）した。

例として、図５、図６及び図７に、ＡＤＤＩＴＩＶＥ社から提供されるソフトウエアＭｉｎｉｔａｂにより作成した３つの単一粘着物値と明暗スポットの数との相関（ＣＵＳＵＭ）を示す。予想通り、１つだけの方法から得られる相関は完全ではない。

複数の粘着物値の組み合わせを調べた。図８は、予測値ＦＣＭＶ１と接着剤Ｖ２とを考慮に入れると改善されることを示している。決定係数は０．８７であり、このように、粘着物値の上述の組み合わせを用いるだけで、抄紙機での断紙の数と相関する紙の明暗スポットの非常に良好な予測ができる。

抄紙機械の操業性は、粘着物に加え、多くのパラメータ、例えば、プロセス条件及び機械設定（例えば、ｐＨ値、パルプの灰分、抄紙機の乾燥シリンダの温度分布）によって影響されるので、これらのパラメータも多変量データ解析に含まれる。この設備要員の経験に基づいて、いくつかのパラメータがモデル化に含まれた。多くの潜在的な影響から始めて、抄紙機の操業性に非常に大きな影響を示すこれらのパラメータを、統計的ソフトウエアＭｉｎｉｔａｂ（登録商標）によって決定した。

粘着物量及びプロセスパラメータの加重平均値を表す粘着物障害潜在力（第２モデル）は２次多項式を用いて計算でき、ここで個別の粘着物値及びプロセスパラメータは、それぞれ変数ｘ_１、ｘ_２、ｘ_３、．．．、ｘ_ｎで表される。ｎ個の変数ｘ_１、．．．、ｘ_ｎの対応する２次多項式関数は、下記の式１で表される。
式１

式中、ａは定数項の係数を表し、ｂ_ｉは線形項の係数を表し、ｃ_ｉｊは結合項の係数を表し、ｄ_ｉは２次の項の係数を表す。

例えば、「明暗スポット」（＝ＣＵＳＵＭ「明暗スポット」）に関連する粘着物障害潜在力は、以下の粘着物値及びプロセスパラメータ、即ち、ｘ_１＝方法ＦＣＭＶ１［部／ｍｌ］によって決定される粘着物量、ｘ_２＝方法接着剤Ｖ２［％］によって決定される粘着物量、ｘ_３＝溶解空気浮選抄紙機への排水の体積流量［ｌ／ｓ］、ｘ_４＝機械室への固定剤の化学的用量［ｇ／ｔ］、ｘ_５＝貯蔵塔への固定剤の化学的用量［ｇ／ｔ］、ｘ_６＝抄紙機の乾燥区分４と３間の設定圧力差［ｋＰａ］及びｘ_７＝抄紙機の乾燥区分３の設定圧［ｋＰａ］を変数として用いて計算できる。対応する２次多項式関数は次の通りである。

ＣＵＳＵＭ「明暗スポット」＝４３６０４．２＋０．０１１６８８３×ＦＣＭＶ１＋１０８８０．４×接着剤Ｖ２＋１９．４９９６×ＤＡＦへの背水＋４０３０．０８×区分４と３の圧力差−１３８１．２５×加圧乾燥区分３＋９２．８８９３×機械室への固定剤＋３０５．３２９×貯蔵塔への固定剤−７３．５９１５×接着剤Ｖ２×接着剤Ｖ２−３．１００９３×加圧乾燥区分３×加圧乾燥区分３−０．５７７９０７×機械室への固定剤×機械室への固定剤−０．６９１４１６×貯蔵塔への固定剤×貯蔵塔への固定剤＋０．０１２０５７１×ＦＣＭＶ１×接着剤Ｖ２−２５．１４５７×接着剤Ｖ２×加圧乾燥区分３＋２．４５８２５×接着剤Ｖ２×機械室への固定剤−１５．８６３０×接着剤Ｖ２×貯蔵塔への固定剤−４７．９９５９×区分４と３の圧力差×加圧乾燥区分３＋０．８４７６１８×機械室への固定剤×貯蔵塔への固定剤。

測定した明暗スポットと上記の第２モデルにより計算した明暗スポットとの相関関係を図９に示す。

従って、第２のモデルは、現在のプロセス条件の粘着物障害潜在力を決定するために使用でき、このように抄紙機の操業性を改善する手段である。換言すれば、抄紙機の操業性は、紙の明暗スポット即ち抄紙機での断紙の生成に対する単一パラメータの影響を考慮すること、並びに高い粘着物障害潜在力に対抗するためにプロセス条件又は薬品添加を調製することによって改善される。

本発明を、単に本発明を例示する実施例によって説明し、本発明の応用及びそれに関連する利点を示す。しかし、当然ながら、本発明は実施例に限定されるものではない。従って、本発明は様々な修正及び添付の特許請求の範囲の精神および範囲内に含まれる等価な構成を包含することが意図される。

Claims

１台以上の自動シート形成機と組み合わせた近赤外（ＮＩＲ）分光法を用いて再生繊維パルプを生産するプロセスにおいて粘着物量を連続的かつ自動的に測定する方法であって、
（ａ）標準実験室分析手順によって一連の試料の粘着物量を測定し、それらの結果を基準値として用い、ＮＩＲ分光法から１つ以上の較正モデルを確立し、電子記憶装置に前記較正モデルのデータセットを格納する工程、
（ｂ）処理ライン内の少なくとも１つの試料採取場所から試料を自動的に抜き取り、前記試料を前記処理ラインから少なくとも１台の自動シート形成機に試料ラインを経て移送し、前記試料からシートを形成し、前記シートを乾燥する工程、
（ｃ）前記乾燥させたシートを工程（ｂ）から測定区域に移送し、前記シートの近赤外領域のスペクトルを記録してスペクトルデータを得る工程、および
（ｄ）工程（ｃ）で得た前記スペクトルデータを、少なくとも１つの格納された較正モデルを用いてコンピュータで処理し、再生繊維パルプを生産する前記プロセスにおける粘着物量値をそれぞれの較正モデルに対して出力として受け取る工程、を含む方法
前記方法が、前記ＮＩＲスペクトルを記録した後に前記シートの重量を測定する工程を更に含むことを特徴とする、請求項１に記載の方法。
前記較正モデルが、参照試料の近赤外領域のスペクトル測定で得られた参照スペクトルデータを、多変量データ解析によって前記参照試料の既知の粘着物値に対して較正して確立されることを特徴とする、請求項１又は請求項２に記載の方法。
少なくとも１つの試料が、前記処理ライン内の少なくとも１つの試料採取場所から１時間毎に抜き取られることを特徴とする、請求項１〜請求項３のいずれか１項に記載の方法。
自動シート形成機と組み合わせた近赤外（ＮＩＲ）分光法を用いて再生繊維パルプを生産する前記プロセスが、パルプ化、ＨＤ清浄、予備篩、ＨＷ清浄、ＩＣ篩、前浮選、微細篩、濃縮、脱水、分散、後浮選、濃縮、脱水、貯蔵塔、及びそれらの組み合わせの中の少なくとも１つの工程を含むことを特徴とする、請求項１〜請求項４のいずれか１項に記載の方法。
自動シート形成機と組み合わせた近赤外（ＮＩＲ）分光法を用いて再生繊維パルプを生産する前記プロセスが、パルプ化、高密度（ＨＤ）清浄、予備篩、高重量（ＨＷ）清浄、中間粘稠度（ＩＣ）篩、前浮選、微細篩、濃縮、脱水、分散、後浮選、濃縮、脱水、貯蔵塔をこの順序で配置することを特徴とする、請求項１〜請求項５のいずれか１項に記載の方法。
前記処理ライン内の少なくとも１つの試料採取場所が、前記予備篩のすぐ下流、前記ＨＷ清浄のすぐ下流、前記ＩＣ篩のすぐ下流、前記前浮選のすぐ下流、前記微細篩のすぐ下流、前記分散のすぐ下流、前記後浮選のすぐ下流、及び前記貯蔵塔のすぐ下流の試料採取場所から選択されることを特徴とする、請求項１〜請求項６のいずれか１項に記載の方法。
複数の試料が前記処理ラインの少なくとも２つの試料採取場所から、より好ましくは前記処理ライン内の少なくとも３つの試料採取場所から抜き取られることを特徴とする、請求項１〜請求項７のいずれか１項に記載の方法。
１つの試料が、前記貯蔵塔のすぐ下流に位置する再生繊維パルプ生産の前記処理ライン内の前記試料採取場所から抜き取られることを特徴とする、請求項１〜請求項８のいずれか１項に記載の方法。
前記標準分析手順は、Ｉｎｇｅｄｅ法Ｎｏ．４、Ｋａｉｐｏｌａ粘着物法、ジメチルホルムアミド（ＤＭＦ）、ｔ−ブチルメチルエーテル（ＴＢＭＥ）若しくはジクロロメタン（ＤＣＭ）による抽出、フローサイトメトリー、抄紙機のドクターブレードの堆積物のパルプ試料への添加、又は工業用接着剤のパルプ試料への添加から選択されることを特徴とする、請求項１〜請求項９のいずれか１項に記載の方法。
前記方法が、回収紙から再生繊維パルプを生産する前記プロセスにおいて、請求項１の工程（ｄ）に従って、前記粘着物量の測定値に基づいて粘着物量を制御する工程を更に含むことを特徴とする、請求項１〜請求項１０のいずれか１項に記載の方法。
回収紙から再生繊維パルプを生産する前記プロセスにおいて粘着物量を制御する前記工程が、少なくとも１台の篩機の不良率の調整、前浮選又は後浮選の操作条件の調節、分散機設定の調整、及び／又は繊維懸濁液に添加する（パルプ中の粘着物の不動態化、安定化、粘着防止、固定、又は含有量を低減する効果を有する）薬品の量の操作を含むことを特徴とする、請求項１１に記載の方法。
請求項１〜請求項１０のいずれか１項に記載の方法に従い自動シート形成機と組み合わせた近赤外（ＮＩＲ）分光法を用いて再生繊維パルプを生産する前記プロセスにおける粘着物量を連続的かつ自動的に測定する装置であり、前記装置が前記処理ライン内の少なくとも１つの試料採取場所から採取される試料のシートを形成する少なくとも１台の自動シート形成機、前記試料を、試料ラインを通して処理ラインから少なくとも１台の自動シート形成機に移送する１つ以上の手段、前記シートをシート形成機から、前記シートの近赤外領域のスペクトルを記録する測定区域に移送する１つ以上の移送手段、前記形成されたシートのＮＩＲ領域のスペクトル測定を行う分光計、及び多変量データ解析を実行するようにプログラムされたコンピュータを含む装置。