KR20220108797A - 중합체 점도 품질을 제어하기 위한 방법 및 제어 시스템 - Google Patents

중합체 점도 품질을 제어하기 위한 방법 및 제어 시스템 Download PDF

Info

Publication number
KR20220108797A
KR20220108797A KR1020227021973A KR20227021973A KR20220108797A KR 20220108797 A KR20220108797 A KR 20220108797A KR 1020227021973 A KR1020227021973 A KR 1020227021973A KR 20227021973 A KR20227021973 A KR 20227021973A KR 20220108797 A KR20220108797 A KR 20220108797A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
viscosity
compound
extruder
polymer
output information
Prior art date
Application number
KR1020227021973A
Other languages
English (en)
Inventor
펠릭스 외흐메
로베르트 조허
에블리나 코이체바
Original Assignee
바스프 에스이
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 바스프 에스이 filed Critical 바스프 에스이
Publication of KR20220108797A publication Critical patent/KR20220108797A/ko

Links

Images

Classifications

    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B01—PHYSICAL OR CHEMICAL PROCESSES OR APPARATUS IN GENERAL
    • B01F—MIXING, e.g. DISSOLVING, EMULSIFYING OR DISPERSING
    • B01F35/00—Accessories for mixers; Auxiliary operations or auxiliary devices; Parts or details of general application
    • B01F35/20—Measuring; Control or regulation
    • B01F35/22—Control or regulation
    • B01F35/2201—Control or regulation characterised by the type of control technique used
    • B01F35/2206—Use of stored recipes for controlling the computer programs, e.g. for manipulation, handling, production or composition in mixing plants
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B29—WORKING OF PLASTICS; WORKING OF SUBSTANCES IN A PLASTIC STATE IN GENERAL
    • B29B—PREPARATION OR PRETREATMENT OF THE MATERIAL TO BE SHAPED; MAKING GRANULES OR PREFORMS; RECOVERY OF PLASTICS OR OTHER CONSTITUENTS OF WASTE MATERIAL CONTAINING PLASTICS
    • B29B7/00—Mixing; Kneading
    • B29B7/02—Mixing; Kneading non-continuous, with mechanical mixing or kneading devices, i.e. batch type
    • B29B7/22—Component parts, details or accessories; Auxiliary operations
    • B29B7/28—Component parts, details or accessories; Auxiliary operations for measuring, controlling or regulating, e.g. viscosity control
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B01—PHYSICAL OR CHEMICAL PROCESSES OR APPARATUS IN GENERAL
    • B01F—MIXING, e.g. DISSOLVING, EMULSIFYING OR DISPERSING
    • B01F35/00—Accessories for mixers; Auxiliary operations or auxiliary devices; Parts or details of general application
    • B01F35/20—Measuring; Control or regulation
    • B01F35/22—Control or regulation
    • B01F35/222—Control or regulation of the operation of the driving system, e.g. torque, speed or power of motors; of the position of mixing devices or elements
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B29—WORKING OF PLASTICS; WORKING OF SUBSTANCES IN A PLASTIC STATE IN GENERAL
    • B29B—PREPARATION OR PRETREATMENT OF THE MATERIAL TO BE SHAPED; MAKING GRANULES OR PREFORMS; RECOVERY OF PLASTICS OR OTHER CONSTITUENTS OF WASTE MATERIAL CONTAINING PLASTICS
    • B29B7/00—Mixing; Kneading
    • B29B7/002—Methods
    • B29B7/007—Methods for continuous mixing
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B29—WORKING OF PLASTICS; WORKING OF SUBSTANCES IN A PLASTIC STATE IN GENERAL
    • B29B—PREPARATION OR PRETREATMENT OF THE MATERIAL TO BE SHAPED; MAKING GRANULES OR PREFORMS; RECOVERY OF PLASTICS OR OTHER CONSTITUENTS OF WASTE MATERIAL CONTAINING PLASTICS
    • B29B7/00—Mixing; Kneading
    • B29B7/02—Mixing; Kneading non-continuous, with mechanical mixing or kneading devices, i.e. batch type
    • B29B7/06—Mixing; Kneading non-continuous, with mechanical mixing or kneading devices, i.e. batch type with movable mixing or kneading devices
    • B29B7/10—Mixing; Kneading non-continuous, with mechanical mixing or kneading devices, i.e. batch type with movable mixing or kneading devices rotary
    • B29B7/12—Mixing; Kneading non-continuous, with mechanical mixing or kneading devices, i.e. batch type with movable mixing or kneading devices rotary with single shaft
    • B29B7/14—Mixing; Kneading non-continuous, with mechanical mixing or kneading devices, i.e. batch type with movable mixing or kneading devices rotary with single shaft with screw or helix
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B29—WORKING OF PLASTICS; WORKING OF SUBSTANCES IN A PLASTIC STATE IN GENERAL
    • B29B—PREPARATION OR PRETREATMENT OF THE MATERIAL TO BE SHAPED; MAKING GRANULES OR PREFORMS; RECOVERY OF PLASTICS OR OTHER CONSTITUENTS OF WASTE MATERIAL CONTAINING PLASTICS
    • B29B7/00—Mixing; Kneading
    • B29B7/02—Mixing; Kneading non-continuous, with mechanical mixing or kneading devices, i.e. batch type
    • B29B7/22—Component parts, details or accessories; Auxiliary operations
    • B29B7/28—Component parts, details or accessories; Auxiliary operations for measuring, controlling or regulating, e.g. viscosity control
    • B29B7/286—Component parts, details or accessories; Auxiliary operations for measuring, controlling or regulating, e.g. viscosity control measuring properties of the mixture, e.g. temperature, density
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B29—WORKING OF PLASTICS; WORKING OF SUBSTANCES IN A PLASTIC STATE IN GENERAL
    • B29B—PREPARATION OR PRETREATMENT OF THE MATERIAL TO BE SHAPED; MAKING GRANULES OR PREFORMS; RECOVERY OF PLASTICS OR OTHER CONSTITUENTS OF WASTE MATERIAL CONTAINING PLASTICS
    • B29B7/00—Mixing; Kneading
    • B29B7/30—Mixing; Kneading continuous, with mechanical mixing or kneading devices
    • B29B7/34—Mixing; Kneading continuous, with mechanical mixing or kneading devices with movable mixing or kneading devices
    • B29B7/38—Mixing; Kneading continuous, with mechanical mixing or kneading devices with movable mixing or kneading devices rotary
    • B29B7/40—Mixing; Kneading continuous, with mechanical mixing or kneading devices with movable mixing or kneading devices rotary with single shaft
    • B29B7/42—Mixing; Kneading continuous, with mechanical mixing or kneading devices with movable mixing or kneading devices rotary with single shaft with screw or helix
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B29—WORKING OF PLASTICS; WORKING OF SUBSTANCES IN A PLASTIC STATE IN GENERAL
    • B29B—PREPARATION OR PRETREATMENT OF THE MATERIAL TO BE SHAPED; MAKING GRANULES OR PREFORMS; RECOVERY OF PLASTICS OR OTHER CONSTITUENTS OF WASTE MATERIAL CONTAINING PLASTICS
    • B29B7/00—Mixing; Kneading
    • B29B7/30—Mixing; Kneading continuous, with mechanical mixing or kneading devices
    • B29B7/58—Component parts, details or accessories; Auxiliary operations
    • B29B7/72—Measuring, controlling or regulating
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B29—WORKING OF PLASTICS; WORKING OF SUBSTANCES IN A PLASTIC STATE IN GENERAL
    • B29B—PREPARATION OR PRETREATMENT OF THE MATERIAL TO BE SHAPED; MAKING GRANULES OR PREFORMS; RECOVERY OF PLASTICS OR OTHER CONSTITUENTS OF WASTE MATERIAL CONTAINING PLASTICS
    • B29B7/00—Mixing; Kneading
    • B29B7/30—Mixing; Kneading continuous, with mechanical mixing or kneading devices
    • B29B7/58—Component parts, details or accessories; Auxiliary operations
    • B29B7/72—Measuring, controlling or regulating
    • B29B7/726—Measuring properties of mixture, e.g. temperature or density
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B29—WORKING OF PLASTICS; WORKING OF SUBSTANCES IN A PLASTIC STATE IN GENERAL
    • B29B—PREPARATION OR PRETREATMENT OF THE MATERIAL TO BE SHAPED; MAKING GRANULES OR PREFORMS; RECOVERY OF PLASTICS OR OTHER CONSTITUENTS OF WASTE MATERIAL CONTAINING PLASTICS
    • B29B7/00—Mixing; Kneading
    • B29B7/30—Mixing; Kneading continuous, with mechanical mixing or kneading devices
    • B29B7/58—Component parts, details or accessories; Auxiliary operations
    • B29B7/72—Measuring, controlling or regulating
    • B29B7/728—Measuring data of the driving system, e.g. torque, speed, power, vibration
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B29—WORKING OF PLASTICS; WORKING OF SUBSTANCES IN A PLASTIC STATE IN GENERAL
    • B29B—PREPARATION OR PRETREATMENT OF THE MATERIAL TO BE SHAPED; MAKING GRANULES OR PREFORMS; RECOVERY OF PLASTICS OR OTHER CONSTITUENTS OF WASTE MATERIAL CONTAINING PLASTICS
    • B29B7/00—Mixing; Kneading
    • B29B7/74—Mixing; Kneading using other mixers or combinations of mixers, e.g. of dissimilar mixers ; Plant
    • B29B7/7476—Systems, i.e. flow charts or diagrams; Plants
    • B29B7/748—Plants
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B29—WORKING OF PLASTICS; WORKING OF SUBSTANCES IN A PLASTIC STATE IN GENERAL
    • B29B—PREPARATION OR PRETREATMENT OF THE MATERIAL TO BE SHAPED; MAKING GRANULES OR PREFORMS; RECOVERY OF PLASTICS OR OTHER CONSTITUENTS OF WASTE MATERIAL CONTAINING PLASTICS
    • B29B9/00—Making granules
    • B29B9/02—Making granules by dividing preformed material
    • B29B9/06—Making granules by dividing preformed material in the form of filamentary material, e.g. combined with extrusion
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B29—WORKING OF PLASTICS; WORKING OF SUBSTANCES IN A PLASTIC STATE IN GENERAL
    • B29B—PREPARATION OR PRETREATMENT OF THE MATERIAL TO BE SHAPED; MAKING GRANULES OR PREFORMS; RECOVERY OF PLASTICS OR OTHER CONSTITUENTS OF WASTE MATERIAL CONTAINING PLASTICS
    • B29B9/00—Making granules
    • B29B9/16—Auxiliary treatment of granules
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B29—WORKING OF PLASTICS; WORKING OF SUBSTANCES IN A PLASTIC STATE IN GENERAL
    • B29C—SHAPING OR JOINING OF PLASTICS; SHAPING OF MATERIAL IN A PLASTIC STATE, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR; AFTER-TREATMENT OF THE SHAPED PRODUCTS, e.g. REPAIRING
    • B29C48/00—Extrusion moulding, i.e. expressing the moulding material through a die or nozzle which imparts the desired form; Apparatus therefor
    • B29C48/25—Component parts, details or accessories; Auxiliary operations
    • B29C48/251—Design of extruder parts, e.g. by modelling based on mathematical theories or experiments
    • B29C48/2511—Design of extruder parts, e.g. by modelling based on mathematical theories or experiments by modelling material flow, e.g. melt interaction with screw and barrel
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B29—WORKING OF PLASTICS; WORKING OF SUBSTANCES IN A PLASTIC STATE IN GENERAL
    • B29C—SHAPING OR JOINING OF PLASTICS; SHAPING OF MATERIAL IN A PLASTIC STATE, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR; AFTER-TREATMENT OF THE SHAPED PRODUCTS, e.g. REPAIRING
    • B29C48/00—Extrusion moulding, i.e. expressing the moulding material through a die or nozzle which imparts the desired form; Apparatus therefor
    • B29C48/25—Component parts, details or accessories; Auxiliary operations
    • B29C48/92—Measuring, controlling or regulating
    • C—CHEMISTRY; METALLURGY
    • C08—ORGANIC MACROMOLECULAR COMPOUNDS; THEIR PREPARATION OR CHEMICAL WORKING-UP; COMPOSITIONS BASED THEREON
    • C08J—WORKING-UP; GENERAL PROCESSES OF COMPOUNDING; AFTER-TREATMENT NOT COVERED BY SUBCLASSES C08B, C08C, C08F, C08G or C08H
    • C08J3/00—Processes of treating or compounding macromolecular substances
    • C08J3/005—Processes for mixing polymers
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16C—COMPUTATIONAL CHEMISTRY; CHEMOINFORMATICS; COMPUTATIONAL MATERIALS SCIENCE
    • G16C20/00—Chemoinformatics, i.e. ICT specially adapted for the handling of physicochemical or structural data of chemical particles, elements, compounds or mixtures
    • G16C20/30—Prediction of properties of chemical compounds, compositions or mixtures
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B01—PHYSICAL OR CHEMICAL PROCESSES OR APPARATUS IN GENERAL
    • B01F—MIXING, e.g. DISSOLVING, EMULSIFYING OR DISPERSING
    • B01F2101/00—Mixing characterised by the nature of the mixed materials or by the application field
    • B01F2101/2805—Mixing plastics, polymer material ingredients, monomers or oligomers
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B29—WORKING OF PLASTICS; WORKING OF SUBSTANCES IN A PLASTIC STATE IN GENERAL
    • B29B—PREPARATION OR PRETREATMENT OF THE MATERIAL TO BE SHAPED; MAKING GRANULES OR PREFORMS; RECOVERY OF PLASTICS OR OTHER CONSTITUENTS OF WASTE MATERIAL CONTAINING PLASTICS
    • B29B7/00—Mixing; Kneading
    • B29B7/02—Mixing; Kneading non-continuous, with mechanical mixing or kneading devices, i.e. batch type
    • B29B7/06—Mixing; Kneading non-continuous, with mechanical mixing or kneading devices, i.e. batch type with movable mixing or kneading devices
    • B29B7/10—Mixing; Kneading non-continuous, with mechanical mixing or kneading devices, i.e. batch type with movable mixing or kneading devices rotary
    • B29B7/18—Mixing; Kneading non-continuous, with mechanical mixing or kneading devices, i.e. batch type with movable mixing or kneading devices rotary with more than one shaft
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B29—WORKING OF PLASTICS; WORKING OF SUBSTANCES IN A PLASTIC STATE IN GENERAL
    • B29B—PREPARATION OR PRETREATMENT OF THE MATERIAL TO BE SHAPED; MAKING GRANULES OR PREFORMS; RECOVERY OF PLASTICS OR OTHER CONSTITUENTS OF WASTE MATERIAL CONTAINING PLASTICS
    • B29B7/00—Mixing; Kneading
    • B29B7/30—Mixing; Kneading continuous, with mechanical mixing or kneading devices
    • B29B7/34—Mixing; Kneading continuous, with mechanical mixing or kneading devices with movable mixing or kneading devices
    • B29B7/38—Mixing; Kneading continuous, with mechanical mixing or kneading devices with movable mixing or kneading devices rotary
    • B29B7/46—Mixing; Kneading continuous, with mechanical mixing or kneading devices with movable mixing or kneading devices rotary with more than one shaft
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B29—WORKING OF PLASTICS; WORKING OF SUBSTANCES IN A PLASTIC STATE IN GENERAL
    • B29C—SHAPING OR JOINING OF PLASTICS; SHAPING OF MATERIAL IN A PLASTIC STATE, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR; AFTER-TREATMENT OF THE SHAPED PRODUCTS, e.g. REPAIRING
    • B29C2948/00—Indexing scheme relating to extrusion moulding
    • B29C2948/92—Measuring, controlling or regulating
    • B29C2948/92009—Measured parameter
    • B29C2948/92019—Pressure
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B29—WORKING OF PLASTICS; WORKING OF SUBSTANCES IN A PLASTIC STATE IN GENERAL
    • B29C—SHAPING OR JOINING OF PLASTICS; SHAPING OF MATERIAL IN A PLASTIC STATE, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR; AFTER-TREATMENT OF THE SHAPED PRODUCTS, e.g. REPAIRING
    • B29C2948/00—Indexing scheme relating to extrusion moulding
    • B29C2948/92—Measuring, controlling or regulating
    • B29C2948/92009—Measured parameter
    • B29C2948/92038—Torque
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B29—WORKING OF PLASTICS; WORKING OF SUBSTANCES IN A PLASTIC STATE IN GENERAL
    • B29C—SHAPING OR JOINING OF PLASTICS; SHAPING OF MATERIAL IN A PLASTIC STATE, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR; AFTER-TREATMENT OF THE SHAPED PRODUCTS, e.g. REPAIRING
    • B29C2948/00—Indexing scheme relating to extrusion moulding
    • B29C2948/92—Measuring, controlling or regulating
    • B29C2948/92009—Measured parameter
    • B29C2948/92047—Energy, power, electric current or voltage
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B29—WORKING OF PLASTICS; WORKING OF SUBSTANCES IN A PLASTIC STATE IN GENERAL
    • B29C—SHAPING OR JOINING OF PLASTICS; SHAPING OF MATERIAL IN A PLASTIC STATE, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR; AFTER-TREATMENT OF THE SHAPED PRODUCTS, e.g. REPAIRING
    • B29C2948/00—Indexing scheme relating to extrusion moulding
    • B29C2948/92—Measuring, controlling or regulating
    • B29C2948/92009—Measured parameter
    • B29C2948/92085—Velocity
    • B29C2948/92095—Angular velocity
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B29—WORKING OF PLASTICS; WORKING OF SUBSTANCES IN A PLASTIC STATE IN GENERAL
    • B29C—SHAPING OR JOINING OF PLASTICS; SHAPING OF MATERIAL IN A PLASTIC STATE, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR; AFTER-TREATMENT OF THE SHAPED PRODUCTS, e.g. REPAIRING
    • B29C2948/00—Indexing scheme relating to extrusion moulding
    • B29C2948/92—Measuring, controlling or regulating
    • B29C2948/92009—Measured parameter
    • B29C2948/92085—Velocity
    • B29C2948/92104—Flow or feed rate
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B29—WORKING OF PLASTICS; WORKING OF SUBSTANCES IN A PLASTIC STATE IN GENERAL
    • B29C—SHAPING OR JOINING OF PLASTICS; SHAPING OF MATERIAL IN A PLASTIC STATE, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR; AFTER-TREATMENT OF THE SHAPED PRODUCTS, e.g. REPAIRING
    • B29C2948/00—Indexing scheme relating to extrusion moulding
    • B29C2948/92—Measuring, controlling or regulating
    • B29C2948/92009—Measured parameter
    • B29C2948/92114—Dimensions
    • B29C2948/92161—Volume or quantity
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B29—WORKING OF PLASTICS; WORKING OF SUBSTANCES IN A PLASTIC STATE IN GENERAL
    • B29C—SHAPING OR JOINING OF PLASTICS; SHAPING OF MATERIAL IN A PLASTIC STATE, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR; AFTER-TREATMENT OF THE SHAPED PRODUCTS, e.g. REPAIRING
    • B29C2948/00—Indexing scheme relating to extrusion moulding
    • B29C2948/92—Measuring, controlling or regulating
    • B29C2948/92009—Measured parameter
    • B29C2948/922—Viscosity; Melt flow index [MFI]; Molecular weight
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B29—WORKING OF PLASTICS; WORKING OF SUBSTANCES IN A PLASTIC STATE IN GENERAL
    • B29C—SHAPING OR JOINING OF PLASTICS; SHAPING OF MATERIAL IN A PLASTIC STATE, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR; AFTER-TREATMENT OF THE SHAPED PRODUCTS, e.g. REPAIRING
    • B29C2948/00—Indexing scheme relating to extrusion moulding
    • B29C2948/92—Measuring, controlling or regulating
    • B29C2948/92009—Measured parameter
    • B29C2948/92209—Temperature
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B29—WORKING OF PLASTICS; WORKING OF SUBSTANCES IN A PLASTIC STATE IN GENERAL
    • B29C—SHAPING OR JOINING OF PLASTICS; SHAPING OF MATERIAL IN A PLASTIC STATE, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR; AFTER-TREATMENT OF THE SHAPED PRODUCTS, e.g. REPAIRING
    • B29C2948/00—Indexing scheme relating to extrusion moulding
    • B29C2948/92—Measuring, controlling or regulating
    • B29C2948/92504—Controlled parameter
    • B29C2948/92695—Viscosity; Melt flow index [MFI]; Molecular weight
    • C—CHEMISTRY; METALLURGY
    • C08—ORGANIC MACROMOLECULAR COMPOUNDS; THEIR PREPARATION OR CHEMICAL WORKING-UP; COMPOSITIONS BASED THEREON
    • C08J—WORKING-UP; GENERAL PROCESSES OF COMPOUNDING; AFTER-TREATMENT NOT COVERED BY SUBCLASSES C08B, C08C, C08F, C08G or C08H
    • C08J2325/00—Characterised by the use of homopolymers or copolymers of compounds having one or more unsaturated aliphatic radicals, each having only one carbon-to-carbon double bond, and at least one being terminated by an aromatic carbocyclic ring; Derivatives of such polymers
    • C08J2325/02—Homopolymers or copolymers of hydrocarbons
    • C08J2325/04—Homopolymers or copolymers of styrene
    • C08J2325/06—Polystyrene
    • C—CHEMISTRY; METALLURGY
    • C08—ORGANIC MACROMOLECULAR COMPOUNDS; THEIR PREPARATION OR CHEMICAL WORKING-UP; COMPOSITIONS BASED THEREON
    • C08J—WORKING-UP; GENERAL PROCESSES OF COMPOUNDING; AFTER-TREATMENT NOT COVERED BY SUBCLASSES C08B, C08C, C08F, C08G or C08H
    • C08J2367/00—Characterised by the use of polyesters obtained by reactions forming a carboxylic ester link in the main chain; Derivatives of such polymers
    • C08J2367/02—Polyesters derived from dicarboxylic acids and dihydroxy compounds
    • C—CHEMISTRY; METALLURGY
    • C08—ORGANIC MACROMOLECULAR COMPOUNDS; THEIR PREPARATION OR CHEMICAL WORKING-UP; COMPOSITIONS BASED THEREON
    • C08J—WORKING-UP; GENERAL PROCESSES OF COMPOUNDING; AFTER-TREATMENT NOT COVERED BY SUBCLASSES C08B, C08C, C08F, C08G or C08H
    • C08J2377/00—Characterised by the use of polyamides obtained by reactions forming a carboxylic amide link in the main chain; Derivatives of such polymers
    • C—CHEMISTRY; METALLURGY
    • C08—ORGANIC MACROMOLECULAR COMPOUNDS; THEIR PREPARATION OR CHEMICAL WORKING-UP; COMPOSITIONS BASED THEREON
    • C08J—WORKING-UP; GENERAL PROCESSES OF COMPOUNDING; AFTER-TREATMENT NOT COVERED BY SUBCLASSES C08B, C08C, C08F, C08G or C08H
    • C08J2425/00—Characterised by the use of homopolymers or copolymers of compounds having one or more unsaturated aliphatic radicals, each having only one carbon-to-carbon double bond, and at least one being terminated by an aromatic carbocyclic ring; Derivatives of such polymers
    • C08J2425/02—Homopolymers or copolymers of hydrocarbons
    • C08J2425/04—Homopolymers or copolymers of styrene
    • C08J2425/06—Polystyrene
    • C—CHEMISTRY; METALLURGY
    • C08—ORGANIC MACROMOLECULAR COMPOUNDS; THEIR PREPARATION OR CHEMICAL WORKING-UP; COMPOSITIONS BASED THEREON
    • C08J—WORKING-UP; GENERAL PROCESSES OF COMPOUNDING; AFTER-TREATMENT NOT COVERED BY SUBCLASSES C08B, C08C, C08F, C08G or C08H
    • C08J2467/00—Characterised by the use of polyesters obtained by reactions forming a carboxylic ester link in the main chain; Derivatives of such polymers
    • C08J2467/02—Polyesters derived from dicarboxylic acids and dihydroxy compounds
    • C—CHEMISTRY; METALLURGY
    • C08—ORGANIC MACROMOLECULAR COMPOUNDS; THEIR PREPARATION OR CHEMICAL WORKING-UP; COMPOSITIONS BASED THEREON
    • C08J—WORKING-UP; GENERAL PROCESSES OF COMPOUNDING; AFTER-TREATMENT NOT COVERED BY SUBCLASSES C08B, C08C, C08F, C08G or C08H
    • C08J2477/00—Characterised by the use of polyamides obtained by reactions forming a carboxylic amide link in the main chain; Derivatives of such polymers

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Chemical Kinetics & Catalysis (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Algebra (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Polymers & Plastics (AREA)
  • Medicinal Chemistry (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Organic Chemistry (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Crystallography & Structural Chemistry (AREA)
  • Extrusion Moulding Of Plastics Or The Like (AREA)
  • Processing And Handling Of Plastics And Other Materials For Molding In General (AREA)

Abstract

적어도 하나의 압출기(111)를 사용하는 중합체(110)의 컴파운딩 공정(compounding process)에서 중합체 점도 품질을 제어하는 방법이 기재되어 있다. 상기 방법은 다음 단계들을 포함한다: a) 적어도 하나의 측정 단계(112), 이때 화합물의 점도에 영향을 주는 적어도 하나의 영향 변수(influence variable)는 적어도 하나의 센서(114)를 사용함으로써 결정된다; b) 적어도 하나의 예측 단계(116), 이때 화합물의 예상 점도(117)는 적어도 하나의 예측 유닛(118)을 사용함으로써 영향 변수를 고려하여 결정되고, 상기 예측 유닛(118)은 적어도 하나의 훈련 모델(trained model)을 포함하는 적어도 하나의 분석 툴(analysis tool)을 포함한다; c) 적어도 하나의 평가 단계(120), 이때 화합물의 예상 점도(117)는 적어도 하나의 미리 정의된 및/또는 미리 결정된 임계값과 비교하며, 출력 정보의 적어도 하나의 항목이 상기 비교에 따라 생성된다; 및 d) 적어도 하나의 제어 단계(122), 이때 상기 출력 정보 항목은 적어도 하나의 디스플레이 장치(124)를 사용하여 디스플레이되고, 상기 출력 정보는 압출기(111)의 적어도 하나의 셋팅을 위한 적어도 하나의 취급 권고(handling recommendation)(126)를 포함한다. 중합체(110)의 컴파운딩 공정에서 중합체 점도 품질을 제어하기 위한 컴퓨터 프로그램, 구체적으로 어플리케이션, 및 제어 시스템(138)이 추가로 기재되어 있다.

Description

중합체 점도 품질을 제어하기 위한 방법 및 제어 시스템
본 발명은 컴파운딩 공정(compounding process)에서 중합체 점도 품질을 제어하기 위한 컴퓨터 프로그램 및 제어 시스템뿐만 아니라, 컴파운딩 공정에서 중합체 점도 품질을 제어하는 방법에 관한 것이다. 상기 방법, 컴퓨터 프로그램 및 시스템은 일반적으로, 예를 들어, 중합체 제품의 합성 및 변형을 위한 화학 공업의 중합체 처리에 사용될 수 있다. 그러나, 추가의 적용이 가능하다.
컴파운딩 공정, 예컨대 플라스틱 컴파운딩 공정은 소규모 및 대규모 공업에서 통상의 제조 공정이다. 일반적으로, 컴파운딩 공정에서, 중합체 및 첨가제는 대개 압출 공정에서 블렌딩된다. 통상의 컴파운딩 공정에서, 중합체 및 1종 이상의 첨가제는 대개 가열 공정에서 용융된 다음, 혼합하고, 예를 들어, 적용 압력하에 다이를 통해 추진됨으로써, 플라스틱 스트랜드를 생성한다. 플라스틱 스트랜드는 이어서 대개 냉각 공정에서 경화시키고, 예컨대 플라스틱 스트랜드를 과립 펠릿으로 분쇄하는 과립기(granulator)의 사용에 의해 과립화시킨다.
중합체 물질 및 첨가제는 대개 원하는 특성 및 고품질 표준을 수득하기 위해 주의깊게 밸런싱(balanced)되고 선택된 열 및/또는 압력 민감성 물질이다. 특히, 용융점도는 컴파운딩 공정시 용융 품질의 관련 척도이다. 구체적으로, 용융점도는 기계적 및 미적 특성을 나타낼 수 있고, 플라스틱 물질 쇄의 임의 가공을 위한 중요한 양일 수 있다. 이에 따라, 일반적으로, 생산 라인의 개시 후, 용융물 샘플은 공정이 안정화되면 취하고, 압출기는 샘플의 실험실 결과를 기다리기 위해 정지시킨다. 따라서, 자원 절약뿐만 아니라, 생산 거부 및 소모를 최소화하기 위해, 컴파운딩 공정, 구체적으로 컴파운딩 공정 파라미터(process parameter), 예컨대 열, 압력 및 물질의 용융 질량의 점도를 통상 주의 깊게 모니터한다. 그러나, 예를 들어, 용융점도를 모니터하기 위한 인-라인 레오미터(rheometer)는 대개 예컨대 물질의 용융 질량의 유동을 방해함으로써 측정 지연 및/또는 컴파운딩 공정의 간섭을 나타낸다. 한 예로서, 문헌["A novel approach to dynamic modelling of polymer extrusion for improved process control" on pages 617 - 628 in "proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Vol. 221 Part I: J. Systems and Control Engineering", McAfee and Thompson]은 압출 점도 및 압력을 모델링하고, 유전자 알고리즘(genetic algorithm) 접근법을 사용하여 경험적 데이터와 역학적 지식을 합하는 그레이 박스 모델링(grey box modelling) 기술을 채택함으로써 문제점에 대한 접근법을 기술하고 있다.
게다가, 문헌["Soft-sensor for real-time monitoring of melt viscosity in polymer extrusion process" in "49th IEEE Conference on decision and Control", Liu et al.]에서 공정 입력을 근거로 용융점도의 실시간 예측을 위한 적응가능한 선형 파라미터와 함께 비선형 유한 임펄스 응답 모델(non-linear finite impulse response model)을 포함하는 소프트-센서(soft-sensor)를 제안하고 있다. 이어서, 모델 출력값은 배럴 압력을 예측하기 위한 간단한 고정 구조를 갖는 모델의 입력값으로서 사용되고, 이는 온라인으로 측정될 수 있다. 마지막으로, 예측 압력은 측정값과 비교하고, 상응하는 오차는 점도 측정치를 보정하기 위한 피드백 신호로서 사용된다.
또한, 컴파운딩 공정에서 중합체 점도 품질을 제어하는 경우, 몇몇 기술적 도전이 남아있다. 통상적으로, 컴파운딩 공정에서 중합체 점도의 모니터링 및/또는 시뮬레이팅(simulating)은 광범위한 모델링 및 복잡한 계산과 강력한 컴퓨팅 성능을 요한다. 상기 방법 및 시스템은 통상 기술적 전문지식뿐만 아니라, 큰 데이터 저장 및 컴퓨팅 성능을 필요로 하는데, 이는 종종 이용가능하지 않다. 이에 따라, 일반적으로, 상기 방법의 수행은 매우 시간 소모적이고 복잡하다.
WO 2008/040943 A2는 (i) 압출 시스템의 하나 이상의 공정 조건의 측정치를 획득하는 단계, (ii) 압출 시스템을 통해 압출물 물질의 처리량 표시를 획득하는 단계, (iii) 압출 시스템의 하나 이상의 위치에서 압출물 물질의 압력 측정치를 획득하는 단계, (iv) 물질 및 측정치 또는 각 공정 조건 중 하나에 관한 데이터를 사용하여 압출물 물질의 추정 점도를 생성하기 위한 제1 모델을 사용하는 단계, (v) 압출 시스템 기하, 압출물 물질의 추정 점도 및 압출물 물질 처리량의 표시 중 하나에 관한 데이터를 사용하여 압출물 물질의 추정 압력을 생성하기 위한 제2 모델을 사용하는 단계, (vi) 압력차 값을 생성하기 위해 압출물 물질의 추정 압력과 압출물 물질의 압력 측정치를 비교하는 단계, (vii) 압력차 값을 사용하여 점도 보정값을 생성하는 단계, (viii) 점도 보정값을 제1 모델로 공급하고, 압출물 물질의 다음 추정 점도의 생성시 상기 점도 보정값을 사용하는 단계 및 (ix) 단계 (iii) 내지 (viii)을 1회 이상 반복하며, 각각의 반복은 상기 공정 조건 또는 각각의 공정 조건의 측정치 중 다른 것 및 압출물 물질 처리량의 표시 중 다른 것을 사용하고, 상기 생성된 압력차 값은 최소값쪽으로 구동시키는 단계를 포함한, 압출 시스템에서 압출물 물질의 점도를 결정하는 방법을 기술하고 있다.
ES 2 331 720 A1은 제조 공정 변수 값을 연구하는 단계, 상기 값과 이전에 정의된 품질 값을 비교하는 단계, 인공지능을 기반으로 하는 기술을 사용하여 일련의 모델을 수득함으로써, 매 순간에 제조 공정 변수 값으로부터 실시간 품질 값 추정치의 예측을 수득하는 단계, 및 정립된 품질 범위가 충족되거나 부족한 섹션의 길이를 확인하는 단계를 적어도 포함하는 방법을 기술하고 있다.
EP 3 020 530 A1은 물질의 물리적 특성, 및 물질을 혼련(kneading)시키기 위한 혼련 장치의 형태 데이터와 작업 조건을 포함한 셋팅 정보를 기반으로 하는, 혼련 장치의 산술 객체 필드(arithmetic object field)에서 물질의 저차원 유체-흐름 분석을 수행하는 1D 분석 유닛, 산술 객체 필드에서 고차원 유체-흐름 분석의 객체로서 객체 영역의 선택을 수용하는 영역 선택 유닛, 및 저차원 유체-흐름 분석 결과를 기반으로 하여, 객체 영역에 관한 물질의 물리적 양을 추출하고, 추출된 물리적 양 및 셋팅 정보를 기반으로 하여, 객체 영역에서 물질의 고차원 유체-흐름 분석을 수행하는 3D 분석 유닛을 포함하는 시뮬레이션 장치(simulation apparatus)를 기술하고 있다.
문헌[Kumar A. et al.: "A model based approach for estimation and control for polymer compounding", Proceedings of the 2003 IEEE International Conference on Control Applications, CCA 2003, ISTANBUL, TURKEY, JUNE 23 - 25, 2003; NEW YORK, NY: IEEE, US, vol. l, 23 June 2003, pages 729-735, XP010652701, ISBN: 978-0-7803-7729-5]은 (i) 온라인 제품 품질 추정(추론적 센싱), (ii) 통상의 공정/물질 손상에 대한 진단 및 (iii) 온-라인 추정을 기반으로 하는 제품 품질의 폐-루프 제어(closed-loop control)를 위한 지능형 장치가 포함된 압출기 작동을 위한 프레임워크를 기술하고 있다. 모델-기반 접근법이 단일화된 프레임워크에서 측정, 진단 및 제어를 위해 사용된다.
따라서, 적어도 하나의 압출기를 사용하는 중합체의 컴파운딩 공정에서 중합체 점도 품질을 제어하는 상기 언급한 기술적 도전을 해결하는 장치 및 방법을 제공하는 것이 바람직하다. 특히, 방법, 컴퓨터 프로그램 및 시스템은 당업계에 공지된 방법 및 시스템에 비해, 적어도 하나의 압출기를 사용하는 중합체의 컴파운딩 공정에서 중합체 점도 품질을 제어하는 개선된 방법을 제안할 것이다.
요약
이 문제점은 독립항의 방법, 컴퓨터 프로그램 및 시스템에 의해 해결된다. 분리된 방식으로 또는 임의의 독단적인 조합으로 실현될 수도 있는, 유용한 실시양태가 종속항에 제시되어 있다.
하기에 사용되는 바와 같이, 용어 "가지다(have)", "포함하다(comprise 또는 include)" 또는 이의 임의의 독단적인 문법적 변화가 비-배타적 방법으로 사용된다. 이에 따라, 이들 용어는 모두 이들 용어에 의해 도입되는 특징 이외에, 추가의 특징이 이와 관련하여 기술된 실체에 존재하지 않는 상황 및 하나 이상의 추가 특징이 존재하는 상황을 언급할 수 있다. 한 예로서, 표현 "A는 B를 갖는다(A has B)", "A는 B를 포함한다(A comprises B)" 및 "A는 B를 포함한다(A includes B)"는 모두 B 이외에, 다른 요소가 A에 존재하지 않는 상황(즉, A는 오로지 유일하게 B로 이루어지는 상황) 및 B 이외에, 하나 이상의 추가 요소, 예컨대 요소 C, 요소 C와 D 또는 심지어 추가 요소가 실체 A에 존재하는 상황을 언급할 수 있다.
게다가, 용어 "적어도 하나(at least one)", "하나 이상(one or more)" 또는 특징 또는 요소가 1회 또는 1회 초과 존재할 수 있음을 나타내는 유사한 표현은 통상 각각의 특징 또는 요소가 도입될 때 단지 1회만 사용될 것임을 주지할 것이다. 다음에서, 대부분의 경우, 각각의 특징 또는 요소를 언급할 때, 표현 "적어도 하나" 또는 "하나 이상"은 각각의 특징 또는 요소가 1회 또는 1회 초과 존재할 수 있다는 사실을 반복하지 않을 것이고, 비-대항적이지 않을 것이다.
또한, 하기에 사용되는 바와 같이, 용어 "바람직하게는(preferably)", "보다 바람직하게는(more preferably)", "특히(particularly)", "보다 특히(more particularly)", "구체적으로(specifically)", "보다 구체적으로(more specifically)" 또는 유사한 용어는 대안적 가능성을 제한하지 않으면서, 선택적 특징과 함께 사용된다. 따라서, 이들 용어에 의해 도입된 특징들은 선택적 특징이고, 어떠한 방법으로든 청구범위의 범위를 제한하고자 하지 않는다. 본 발명은 숙련가가 인지하게 되는 바와 같이, 대안적 특징을 사용함으로써 수행될 수 있다. 유사하게, "본 발명의 실시양태로(in an embodiment of the invention)" 또는 유사한 표현에 의해 도입된 특징들은 본 발명의 대안적 실시양태에 대한 어떠한 제한도 없이, 본 발명의 범위에 대한 어떠한 제한도 없이, 그리고 본 발명의 다른 선택적 또는 비-선택적 특징과 함께하는 방식으로 도입된 특징을 조합하는 가능성에 대한 어떠한 제한도 없이 선택적 특징이고자 한다.
본 발명의 제1 측면으로, 적어도 하나의 압출기를 사용하는 중합체의 컴파운딩 공정에서 중합체 점도 품질을 제어하는 방법이 제안된다. 상기 방법은 제시된 순서로 수행될 수 있는, 하기의 단계들을 포함한다. 그러나, 상이한 순서가 또한 가능할 수 있다. 또한, 1개 또는 1개 초과 또는 심지어 모든 단계들이 한번에 또는 반복적으로 수행될 수 있다. 게다가, 1개 또는 1개 초과 또는 심지어 모든 단계들이 한번에 또는 반복적으로 수행될 수 있다. 또한, 상기 방법 단계들은 제때 중복되는 방식으로 또는 심지어 평행하게 수행될 수 있다. 상기 방법은 제시되지 않은, 부가의 방법 단계들을 추가로 포함할 수 있다.
상기 방법은 다음 단계들을 포함한다:
a) 적어도 하나의 측정 단계, 이때 화합물의 점도에 영향을 주는 적어도 하나의 영향 변수(influence variable)는 적어도 하나의 센서를 사용함으로써 결정된다;
b) 적어도 하나의 예측 단계, 이때 화합물의 예상 점도는 적어도 하나의 예측 유닛을 사용함으로써 영향 변수를 고려하여 결정되고, 상기 예측 유닛은 적어도 하나의 훈련 모델(trained model)을 포함하는 적어도 하나의 분석 툴(analysis tool)을 포함한다;
c) 적어도 하나의 평가 단계, 이때 화합물의 예상 점도는 적어도 하나의 미리 정의된(pre-defined) 및/또는 미리 결정된(pre-determined) 임계값과 비교하며, 출력 정보의 적어도 하나의 항목이 상기 비교에 따라 생성된다; 및
d) 적어도 하나의 제어 단계, 이때 상기 출력 정보 항목은 적어도 하나의 디스플레이 장치를 사용하여 표시하고, 상기 출력 정보는 적어도 하나의 압출기 셋팅을 위한 적어도 하나의 취급 권고(handling recommendation)를 포함한다.
본 명세서에 사용된 바와 같은 용어 "중합체"는 광범위한 용어이고, 당업계의 통상의 숙련가에게 그의 보통의 통상적인 의미를 제공해야 하며, 특별하거나 맞춤형(customized) 의미로 제한되지 않아야 한다. 상기 용어는 구체적으로 제한없이 복수의 마크로분자, 예컨대 분자의 공유결합된 쇄 또는 네트워크로 구성된 물질로 언급할 수 있다. 구체적으로, 컴파운딩 공정에서, 중합체는 화합물을 형성하기 위해 충전제 및/또는 첨가제와 같은 추가의 물질과 합해질 수 있다. 그러나, 중합체는, 예를 들어, 심지어 컴파운딩 공정에서 적어도 하나의 추가 물질과 합해지기 전에 충전제 및/또는 첨가제를 포함할 수 있다. 한 예로서, 중합체는 화합물의 전구체 및/또는 조기 단계일 수 있거나 또는 이들을 포함할 수 있다.
특히, 중합체는 예를 들어, 중합체 점도와 같은 하나 이상의 특성을 포함할 수 있다. 본 명세서에 사용된 바와 같은 용어 "점도"는 광범위한 용어이고, 당업계의 통상의 숙련가에게 그의 보통의 통상적인 의미를 제공해야 하며, 특별하거나 맞춤형 의미로 제한되지 않아야 한다. 상기 용어는 구체적으로 제한없이, 구체적으로 물질에 적용된 외력에 대한 임의 물질의 반응에서 내변형성(resistance to deformation)으로 언급될 수 있다. 본 명세서에 사용된 바와 같은 용어 "중합체 점도"는 광범위한 용어이고, 당업계의 통상의 숙련가에게 그의 보통의 통상적인 의미를 제공해야 하며, 특별하거나 맞춤형 의미로 제한되지 않아야 한다. 상기 용어는 구체적으로 제한없이, 중합체의 내변형성으로 언급될 수 있다. 구체적으로, 중합체 점도는 복수의 마크로분자로 구성된 물질과 같은, 중합체의 레올로지 특성일 수 있거나 이를 포함할 수 있다. 특히, 중합체 점도는 적어도 하나의 외부 영향, 예를 들어, 중합체에 영향을 주는 온도 및/또는 압력에 따라 좌우될 수 있다. 중합체 점도는 시간, 온도 및 압력 중 하나 이상을 변하게 하는 중합체의 물질 특성일 수 있거나 이를 포함할 수 있다. 특히, 중합체 점도는 중합체 분자의 공유결합 상태의 표시일 수 있거나 이를 포함할 수 있다. 따라서, 중합체 점도는 임의 물질과 혼합 및/또는 블렌딩되는 중합체의 능력, 중합도 등에 대한 정보일 수 있거나 이를 포함할 수 있다. 특히, 적어도 하나의 압출기를 사용하는 중합체의 컴파운딩 공정에서 중합체 점도 품질의 제어 방법에 있어서, 용어 "점도"는 구체적으로 컴파운딩 후 중합체의 점도를 언급할 수 있다. 구체적으로, 점도수(viscosity number)는 순수 중합체의 점도를 기술하는 측정값일 수 있거나 이를 포함할 수 있다. 점도수를 결정하기 위하여, 제1 분석 단계에서, 화합물의 모든 첨가제 및/또는 부가 요소는 실험실에서 중합체로부터 추출될 수 있다. 상기 방법은 구체적으로 컴파운딩 후 중합체의 점도를 결정 및/또는 예측하는데 적합할 수 있다.
구체적으로, 중합체 점도는 중합체 점도 품질에 영향을 줄 수 있다. 본 명세서에 사용된 바와 같은 용어 "중합체 점도 품질"은 광범위한 용어이고, 당업계의 통상의 숙련가에게 그의 보통의 통상적인 의미를 제공해야 하며, 특별하거나 맞춤형 의미로 제한되지 않아야 한다. 상기 용어는 구체적으로 제한없이, 중합체의 현재 점도 및/또는 점도 히스토리에 좌우되는 중합체 값 및/또는 가치를 의미할 수 있다. 특히, 중합체 점도 품질은 예를 들어, 기대되는 뷰에서 중합체의 특성 및/또는 특징에 대한 표시일 수 있거나 이를 포함할 수 있다.
본 명세서에 사용된 바와 같은 용어 "영향 변수"는 광범위한 용어이고, 당업계의 통상의 숙련가에게 그의 보통의 통상적인 의미를 제공해야 하며, 특별하거나 맞춤형 의미로 제한되지 않아야 한다. 상기 용어는 구체적으로 제한없이, 조작 목적에 적합하고/하거나 이를 위해 설계된 및/또는 공정의 임의 파라미터에 영향을 주는 파라미터를 의미할 수 있다. 이에 따라, 용어 "화합물의 점도에 영향을 주는 영향 변수"는 일반적으로 화합물의 내변형성과 같은, 점도를 조작하기에 적합하고/하거나 이를 위해 설계된 파라미터를 의미할 수 있다.
본 명세서에 사용된 바와 같은 용어 "결정하다(determine)"는 광범위한 용어이고, 당업계의 통상의 숙련가에게 그의 보통의 통상적인 의미를 제공해야 하며, 특별하거나 맞춤형 의미로 제한되지 않아야 한다. 상기 용어는 구체적으로 제한없이, 정보를 검색하는 과정을 의미할 수 있다. 특히, 용어 결정하다는 이로써 제한되는 것은 아니지만, 정보의 측정, 관찰, 판독, 예측 및 수집 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 특히, "영향 변수"와 관련하여, 용어 "영향 변수를 결정함"은 적어도 하나의 센서를 사용한 측정을 의미할 수 있다.
본 명세서에 사용된 바와 같은 용어 "센서"는 광범위한 용어이고, 당업계의 통상의 숙련가에게 그의 보통의 통상적인 의미를 제공해야 하며, 특별하거나 맞춤형 의미로 제한되지 않아야 한다. 상기 용어는 구체적으로 제한없이, 적어도 하나의 측정가능한 변수를 검출 및 적어도 하나의 상응하는 신호를 생성하도록 설계된 임의 요소를 의미할 수 있다. 구체적으로, 센서는 영향 변수에 상응하는, 전기 신호, 아날로그 신호 및 디지털 신호 중 하나 이상을 생성하는데 적합할 수 있다.
본 명세서에 사용된 바와 같은 용어 "화합물의 점도"는 광범위한 용어이고, 당업계의 통상의 숙련가에게 그의 보통의 통상적인 의미를 제공해야 하며, 특별하거나 맞춤형 의미로 제한되지 않아야 한다. 상기 용어는 구체적으로 제한없이, 적어도 하나의 중합체를 포함하는 화합물의 내변형성을 의미할 수 있다. 본 명세서에 사용된 바와 같은 용어 "예상 점도(expected viscosity)"는 광범위한 용어이고, 당업계의 통상의 숙련가에게 그의 보통의 통상적인 의미를 제공해야 하며, 특별하거나 맞춤형 의미로 제한되지 않아야 한다. 상기 용어는 구체적으로 제한없이, 예측되는 점도값을 의미할 수 있다. 그 점에서, 용어 "예측함(predicting)"은 구체적으로 제한없이, 특히 미래의 시점과 같은 시간에 대해, 및/또는 예를 들어, 컴파운딩 공정의 후기 단계에서 화합물에 의해 도달되는 상이한 위치와 같은 공간적 위치에 대해, 컴파운딩 공정의 적어도 한 단계를 위해 화합물 물질에 대한 점도값을 결정함을 의미할 수 있다. 한 예로서, 예상 점도는 점도 예측일 수 있거나 이를 포함할 수 있다. 특히, 화합물의 예상 점도는 적어도 하나의 예측 유닛을 사용함으로써 결정될 수 있다. 특히, "예상 점도"와 관련하여, 용어 "예상 점도를 결정함"은 점도의 적어도 하나의 예상값을 예측함을 의미할 수 있다.
본 명세서에 사용된 바와 같은 용어 "예측 유닛"은 광범위한 용어이고, 당업계의 통상의 숙련가에게 그의 보통의 통상적인 의미를 제공해야 하며, 특별하거나 맞춤형 의미로 제한되지 않아야 한다. 상기 용어는 구체적으로 제한없이, 적어도 하나의 입력 변수(input variable), 예컨대 측정 및/또는 미리 결정된 입력 변수 에 대한 적어도 하나의 목표 변수(target variable)의 적어도 하나의 예상값을 결정하도록 설계된 임의 요소 또는 시스템을 의미할 수 있다. 목표 변수는 예상 점도일 수 있다. 입력 변수는 화합물의 점도에 영향을 주는 적어도 하나의 영향 변수일 수 있거나 이를 포함할 수 있다. 구체적으로, 예측 유닛은 임의 물질의 예상 및/또는 예측되는 특징 및/또는 특성과 같은 정보, 예를 들어, 화합물의 예상 점도를 예측하도록 설계될 수 있다. 한 예로서, 예측 유닛은 적어도 하나의 영향 변수, 예컨대 화합물의 점도에 영향을 주는 영향 변수를 고려함으로써 화합물의 예상 점도를 예측하도록 설계될 수 있다. 예측 유닛은 특히 프로그램, 구체적으로 소프트웨어 및/또는 어플리케이션, 및/또는 제시된 알고리즘의 로직을 실행하기 위한 적어도 하나의 예상값을 예측하도록 설계된 적어도 하나의 처리 유닛, 예컨대 프로세서(processor), 마이크로프로세서(microprocessor) 또는 컴퓨터 시스템을 포함할 수 있다. 예측 유닛은 분석 툴의 적어도 하나의 훈련 모델을 수행 및/또는 실행하도록 설계될 수 있다.
특히, 예측 유닛은 적어도 하나의 분석 툴을 포함한다. 본 명세서에 사용된 바와 같은 용어 "분석 툴"은 광범위한 용어이고, 당업계의 통상의 숙련가에게 그의 보통의 통상적인 의미를 제공해야 하며, 특별하거나 맞춤형 의미로 제한되지 않아야 한다. 상기 용어는 구체적으로 제한없이, 예상 점도를 결정하기 위한 예측 유닛에 컴퓨터 판독가능한 명령어를 제공 및/또는 포함하도록 설계된 적어도 하나의 툴을 의미할 수 있다. 한 예로서, 분석 툴은 적어도 하나의 프로그램, 구체적으로 소프트웨어 및/또는 어플리케이션, 및/또는 제시된 알고리즘의 로직일 수 있거나 이를 포함할 수 있다. 특히, 분석 툴은 센서 데이터, 예컨대 센서의 사용에 의해 결정된 데이터 및/또는 정보를 검사 및/또는 분석하도록 설계될 수 있다. 구체적으로, 분석 툴은 적어도 하나의 센서 사용에 의해 결정된 적어도 하나의 영향 변수를 검사 및/또는 분석하도록 설계될 수 있다.
분석 툴은 적어도 하나의 훈련 모델을 포함한다. 본 명세서에 사용된 바와 같은 용어 "훈련 모델"은 광범위한 용어이고, 당업계의 통상의 숙련가에게 그의 보통의 통상적인 의미를 제공해야 하며, 특별하거나 맞춤형 의미로 제한되지 않아야 한다. 상기 용어는 구체적으로 제한없이, 입력 변수에 대한 목표 변수를 예측하도록 설계된 적어도 하나의 수학적 모델을 의미할 수 있다. 특히, 훈련 모델은 점도의 변화를 시뮬레이팅하기 위해 훈련된 알고리즘 및/또는 중립 네트워크(neutral network)일 수 있거나 이를 포함할 수 있다. 훈련 모델은 훈련 데이터(training data)로 훈련될 수 있다. 본 명세서에 사용된 바와 같은 용어 "훈련 데이터"는 광범위한 용어이고, 당업계의 통상의 숙련가에게 그의 보통의 통상적인 의미를 제공해야 하며, 특별하거나 맞춤형 의미로 제한되지 않아야 한다. 상기 용어는 구체적으로 제한없이, 훈련 모델을 훈련하기 위해 사용된 데이터를 의미할 수 있다. 훈련 데이터는 복수의 훈련 데이터 세트를 포함할 수 있다. 구체적으로, 훈련 데이터는 과거 실험 데이터, 예컨대 앞서 결정된 데이터, 예를 들어, 점도에 영향을 주는 앞서 결정된 영향 변수일 수 있거나 이를 포함할 수 있다.
한 예로서, 훈련 모델은 점도의 거동 및/또는 변화를 시뮬레이팅함으로써, 예상 점도를 결정하도록 설계될 수 있다. 구체적으로, 예상 점도는 적어도 하나의 영향 변수를 근거로 결정될 수 있다. 특히, 훈련 모델은 중합체 점도 과정을 시뮬레이팅하도록, 예를 들어, 압출기 내에서 컴파운딩 공정 도중 예상 점도를 결정하도록 설계될 수 있다. 예측 유닛은 특정 유형의 정보 및/또는 데이터의 컴퓨터 시뮬레이션을 위해 및/또는 이의 거동 및/또는 변화, 예컨대 시간에 따른 과정을 시뮬레이팅하도록 설계될 수 있다.
본 명세서에 사용된 바와 같은 용어 "미리 정의된 임계값(pre-defined threshold value)" 또는 "미리 결정된 임계값"은 광범위한 용어이고, 당업계의 통상의 숙련가에게 그의 보통의 통상적인 의미를 제공해야 하며, 특별하거나 맞춤형 의미로 제한되지 않아야 한다. 상기 용어는 구체적으로 제한없이, 적어도 하나의 한계 및/또는 적어도 하나의 경계 및/또는 범위를 정량화하는, 적어도 하나의 임의의 미리 알려진 수치를 의미할 수 있다. 한 예로서, 미리 정의된 및/또는 미리 결정된 임계값은 이보다 위에서 중합체가 일반적으로 분해되기 시작할 수 있는 화합물 점도의 한계 및/또는 경계를 한정하는 수치일 수 있거나 이를 포함할 수 있다. 분해 과정 및 메카니즘과 관련하여, 예를 들어, 문헌[Bestandigkeit von Kunststoffen by Gottfried W. Ehrenstein and Sonja Pongratz Munich: Hanser of 2007]을 참조할 수 있다.
본 명세서에 사용된 바와 같은 용어 "출력 정보 항목(item of output information)"은 광범위한 용어이고, 당업계의 통상의 숙련가에게 그의 보통의 통상적인 의미를 제공해야 하며, 특별하거나 맞춤형 의미로 제한되지 않아야 한다. 상기 용어는 구체적으로 제한없이, 비교 결과에 대한 표시 또는 정보를 의미할 수 있다. 특히, 출력 정보 항목은 화합물의 예상 점도와 미리 정의 및/또는 미리 결정된 임계값 사이의 비교에 대한 정보 표시일 수 있거나 이를 포함할 수 있다. 이에 따라, 한 예로서, 출력 정보 항목은 화합물의 예상점도와 미리 알려진 임계값 사이의 비교에 따라 생성됨으로써, 출력 정보 항목이 상기 비교 결과에 대한 정보를 나타낼 수 있도록 할 수 있다. 구체적으로, 출력 정보 항목은 적어도 하나의 압출기 셋팅을 위한 취급 권고를 포함할 수 있다.
본 명세서에 사용된 바와 같은 용어 "취급 권고"는 광범위한 용어이고, 당업계의 통상의 숙련가에게 그의 보통의 통상적인 의미를 제공해야 하며, 특별하거나 맞춤형 의미로 제한되지 않아야 한다. 상기 용어는 구체적으로 제한없이, 작용(action) 및/또는 실행에 대한 적어도 하나의 명령어 및/또는 적어도 하나의 어드바이스(advice)를 포함하는 정보를 의미할 수 있다. 한 예로서, 취급 권고는 적어도 하나의 압출기 셋팅에 대한 적어도 하나의 명령어일 수 있거나 이를 포함할 수 있다. 구체적으로, 취급 권고는 압출기에 대해 수행되는 작용, 구체적으로 적어도 하나의 압출기 셋팅의 조정에 대한 정보일 수 있거나 이를 포함할 수 있다.
본 명세서에 사용된 바와 같은 용어 "압출기"는 광범위한 용어이고, 당업계의 통상의 숙련가에게 그의 보통의 통상적인 의미를 제공해야 하며, 특별하거나 맞춤형 의미로 제한되지 않아야 한다. 상기 용어는 구체적으로 제한없이, 원료를 적어도 부분적으로 가소화시키고 다이를 통해 가소화된 물질을 추진하도록 설계된 시스템을 의미할 수 있다. 특히, 압출기는 필수적으로 일정한 단면, 예컨대 고정된 단면을 갖는 압출물을 생성하도록 설계될 수 있다. 한 예로서, 원료는 중합체, 예를 들어, 중합체 물질일 수 있거나 이를 포함할 수 있다. 구체적으로, 압출기는, 예를 들어, 대개 가열 공정에서 중합체를 용융시킴으로써 중합체 물질을 가소화시킨 다음, 압력을 적용시킴과 같이, 다이를 통해 중합체를 추진시키도록 설계될 수 있다. 한 예로서, 압출기는 스크류 압출기, 이축 압출기(twin-screw extruder), 유성형 롤러 압출기(planetary roller extruder)로 이루어진 군으로부터 선택될 수 있다. 바람직한 실시양태에서, 압출기는 적어도 하나의 이축 압출기일 수 있다. 이에 따라, 한 예로서, 압출기는 적어도 두 개의 스크류, 예컨대 두 개의 공-회전 스크류, 스크류를 밀폐시키는 적어도 하나의 하우징 및 적어도 하나의 다이 및/또는 형태를 포함할 수 있다.
본 명세서에 사용된 바와 같은 용어 "압출기의 셋팅"은 광범위한 용어이고, 당업계의 통상의 숙련가에게 그의 보통의 통상적인 의미를 제공해야 하며, 특별하거나 맞춤형 의미로 제한되지 않아야 한다. 상기 용어는 구체적으로 제한없이, 적어도 하나의 파라미터에 의해 기술되는 압출기의 형태를 의미할 수 있다. 특히, 압출기의 셋팅은 압출기가 작동될 때, 예컨대 작동 압출(running extrusion) 동안 변경되고/되거나 조정되는데 적합한 압출기의 형태를 의미할 수 있다. 구체적으로, 압출기 셋팅의 조정은, 공정 파라미터, 구체적으로 컴파운딩 공정 파라미터의 조정을 유도할 수 있다.
본 명세서에 사용된 바와 같은 용어 "디스플레이(display)"는 광범위한 용어이고, 당업계의 통상의 숙련가에게 그의 보통의 통상적인 의미를 제공해야 하며, 특별하거나 맞춤형 의미로 제한되지 않아야 한다. 상기 용어는 구체적으로 제한없이, 가시적 형태로 정보를 나타내도록 설계된 예시적 사용자 인터페이스(user interface)를 의미할 수 있다. 특히, 용어 "디스플레이 장치"는 제한없이, 적어도 하나의 디스플레이, 예컨대 적어도 하나의 스크린을 포함하는 임의의 요소를 의미할 수 있다. 예를 들어, 스크린은 평면 및/또는 매끄러운 표면을 가질 수 있다. 한 예로서, 디스플레이 장치는 액정 디스플레이(liquid-crystal display: LCD), 예컨대 평판 디스플레이(flat-panel display), 예를 들어, 액정의 광-변조(light-modulating) 특성을 사용하는 전자변조 광학 장치일 수 있거나 이를 포함할 수 있다. 다른 유형의 디스플레이, 예컨대 발광 다이오드(light-emitting diode: LEC) 디스플레이 등이 가능할 수 있다. 디스플레이 장치는 압출기를 제어하기 위한 제어 시스템의 일부일 수 있다.
화합물은 적어도 부분적으로 폴리부틸렌 테레프탈레이트(PBT); 폴리에틸렌 테레프탈레이트(PET); 폴리아미드(PA); 폴리스티렌(PS)으로 이루어진 군으로부터 선택된 적어도 하나의 열가소성 물질을 포함할 수 있다.
영향 변수는 구체적으로 헤드 압력; 토크(torque), 구체적으로 압출 스크류의 토크; 온도, 구체적으로 화합물의 헤드 또는 유동 전위(flow front)의 온도, 예를 들어, 화합물 용융물의 헤드 또는 유동 전위의 온도, 압출 스크류의 온도, 압출 헤드에서 화합물 용융물의 온도 또는 하우징의 온도; 전달 속도(transfer rate); 회전 속도; 전단 속도; 질량 유량, 구체적으로 중합체 및/또는 화합물의 질량 유량; 전력 소비, 구체적으로 압출기의 전력 소비로 이루어진 군으로부터 선택될 수 있다.
구체적으로, 영향 변수는 헤드 압력 및/또는 하우징의 온도 및/또는 압출 헤드에서 화합물 용융물의 온도 및/또는 토크, 구체적으로 압출 스크류의 토크 및/또는 전력 소비, 구체적으로 압출기의 전력 소비, 및/또는 회전 속도 및/또는 질량 유량을 포함할 수 있다.
상기 방법은 컴파운딩 공정에 대한 정량적 및 정성적 정보 중 하나 또는 모두를 포함하는 적어도 하나의 데이터베이스를 생성하는 단계를 추가로 포함할 수 있다.
본 명세서에 사용된 바와 같은 용어 "데이터베이스(database)"는 광범위한 용어이고, 당업계의 통상의 숙련가에게 그의 보통의 통상적인 의미를 제공해야 하며, 특별하거나 맞춤형 의미로 제한되지 않아야 한다. 상기 용어는 구체적으로 제한없이, 정보의 임의 수집 및/또는 축적을 의미할 수 있다. 구체적으로, 데이터베이스는 데이터베이스 내에서 정보의 검색을 용이하게 함과 같이 분류(sorted) 및/또는 연결될 수 있는 정보의 축적일 수 있거나 이들을 포함할 수 있다. 그 점에서, 용어 "분류"는 일반적으로 정보의 참조 및/또는 교차-참조를 의미할 수 있다. 데이터베이스는 적어도 하나의 룩업 테이블(lookup table) 및/또는 적어도 하나의 스프레드시트 및/또는 적어도 하나의 전자관리 차트를 포함할 수 있다.
특히, 데이터베이스에 저장된 정보는 구체적으로 센서 데이터, 구체적으로 단계 a) 및 각각의 타임 스탬프(time stamp)에서 검색된 센서 데이터; 물질, 구체적으로 물질 조성물에 대한 정보, 특히 반응물 공급처 및 하나 이상의 첨가제의 사양; 컴파운딩 공정의 공정 파라미터, 구체적으로 압출 파라미터, 예컨대 최대 또는 최소 전달 속도, 또는 기술적 디자인 정보, 예컨대 단일 압출 스크류 또는 이중 압출 스크류, 미리 결정된 목표 점도값으로 이루어진 군으로부터 선택될 수 있다. 데이터베이스는 복수의 상이한 데이터베이스로부터, 구체적으로 복수의 상이하게 구성된 데이터베이스로부터 수집된 정보를 포함할 수 있다.
훈련 모델은 적어도 하나의 랜덤 포레스트 알고리즘(random forest algorithm)일 수 있거나 이를 포함할 수 있다. 게다가 또는 대안적으로, 추가 모델, 예컨대 적어도 하나의 신경망(neural network), 예컨대 적어도 하나의 다층 퍼셉트론(Multi-Layer Perceptron: MLP) 신경망; 적어도 하나의 선형 모델; 적어도 하나의 비선형 모델; 적어도 하나의 그레이 박스 모델; 및/또는 적어도 하나의 엘라스틱 네트 알고리즘(elastic net algorithm)이 가능하다. 구체적으로, 훈련 모델은 적어도 하나의 랜덤 포레스트 알고리즘; 적어도 하나의 신경망, 예컨대 적어도 하나의 다층 퍼셉트론(MLP) 신경망; 적어도 하나의 선형 모델; 적어도 하나의 비선형 모델; 적어도 하나의 그레이 박스 모델; 적어도 하나의 엘라스틱 네트 알고리즘으로 이루어진 군으로부터 선택된 적어도 하나의 모델일 수 있거나 이를 포함할 수 있다.
본 명세서에 사용된 바와 같은 용어 "그레이 박스 모델"은 광범위한 용어이고, 당업계의 통상의 숙련가에게 그의 보통의 통상적인 의미를 제공해야 하며, 특별하거나 맞춤형 의미로 제한되지 않아야 한다. 상기 용어는 구체적으로 제한없이, 예를 들어, 모델을 완성하기 위해 부분 이론 구조(partial theoretical structure)와 데이터를 조합하도록 설계된 모델을 의미할 수 있다. 특히, 그레이 박스 모델은 데이터-구동부(data-driven part), 소위 블랙 박스(black box)뿐만 아니라, 제1-원리부(first-principles part), 소위 화이트 박스(white box)를 포함하는 모델을 의미할 수 있다. 예를 들어, 문헌[review paper of Von Stoch et al., 2014, Computers & Chemical Engineering, 60, Pages 86 to 101] 참조.
본 명세서에 사용된 바와 같은 용어 "랜덤 포레스트 알고리즘"은 광범위한 용어이고, 당업계의 통상의 숙련가에게 그의 보통의 통상적인 의미를 제공해야 하며, 특별하거나 맞춤형 의미로 제한되지 않아야 한다. 상기 용어는 구체적으로 제한없이, 적어도 분류 및/또는 회귀를 위해 설계된 앙상블 학습법(ensemble learning method)을 의미할 수 있다. 구체적으로, 랜덤 포레스트 알고리즘은, 예를 들어, 훈련 시간에 하나 이상의 결정 트리(decision tree)를 구성하고, 클래스 형태 및 개별 트리의 평균 예측으로부터 선택된 적어도 하나의 클래스를 출력하도록 설계될 수 있다. 특히, 랜덤 포레스트 알고리즘은 선형 모델에 비하여 증가된 융통성(flexibility)을 나타낼 수 있고, 이에 따라 비선형 효과를 맵핑하는 능력을 포함할 수 있다. 구체적으로, 랜덤 포레스트 알고리즘의 경우, 영향 변수 사이의 상호작용에 대한 지식은 필요치 않을 수도 있다. 랜덤 포레스트 알고리즘은 영향 변수의 유의한 분석을 허용할 수 있다. 또한, 랜덤 포레스트 알고리즘을 사용하는 경우 과대적합(overfitting)의 위험은 존재할 수 없다. 특히, 랜덤 포레스트 알고리즘은, 예를 들어, 적어도 하나의 결정 트리를 기반으로 하는 그의 구조로 인해, 분류 작업에 특히 적합할 수 있다. 이에 따라, 한 예로서, 랜덤 포레스트 알고리즘은 한 모델 내에서, 예컨대 하나의 회귀 모델 내에서 복수의 생성물의 분류를 허용할 수 있다. 랜덤 포레스트 알고리즘은 일반적으로, 예를 들어, 문헌[journal paper by Leo Breiman, "Random Forests" in Machine Learning 45.1, Oct. 2001, from "The Elements of Statistical Learning" by Trevor Hastie, Robert Tibshirani and Jerome Friedman, Springer New York, 2009 및 methodology article "Conditional variable importance for random forests" by Carolin Strobl et al. in BMC Bioinformatics 9.1, July 2008, page 307]으로부터 공지될 수 있다.
구체적으로, 본 경우에 랜덤 포레스트 알고리즘을 사용함으로써 다른 알고리즘 및 모델에 비하여 컴퓨팅 노력을 감소시킬 수 있다. 구체적으로, 유전자 알고리즘과 비교시, 본 출원에서, 랜덤 포레스트 알고리즘은 컴퓨팅 노력을 유의하게 감소시킬 수 있다. 따라서, 다른 알고리즘 및 모델과 비교시, 한 예로서, 랜덤 포레스트 알고리즘은 컴퓨팅 시간이 덜 필요할 수 있고, 이에 따라 보다 효율적일 수 있다. 게다가, 랜덤 포레스트 알고리즘은 보다 강력한 특징 및 특성을 가질 수 있다. 이에 따라, 한 예로서, 랜덤 포레스트 알고리즘은, 예를 들어, 오류 데이터 및/또는 측정 노이즈(measurement noise)에 의해 촉발되는 간섭과 같은, 간섭받기가 덜 할 수 있다.
본 명세서에 사용된 바와 같은 용어 "다층 퍼셉트론 신경망" 또는 "MLP"는 광범위한 용어이고, 당업계의 통상의 숙련가에게 그의 보통의 통상적인 의미를 제공해야 하며, 특별하거나 맞춤형 의미로 제한되지 않아야 한다. 상기 용어는 구체적으로 제한없이, 순전파 인공 신경망(feedforward artificial neural network)의 클래스를 의미할 수 있다.
상기 방법은 데이터베이스로부터 정보를 자동 검색하고, 예측 유닛에 상기 정보를 제공하는 단계를 추가로 포함할 수 있다. 특히, 데이터베이스로부터 정보의 검색은 단계 a) 내지 b) 사이에서 수행할 수 있다.
본 명세서에 사용된 바와 같은 용어 "정보 자동 검색(automatically retrieving information)"은 광범위한 용어이고, 당업계의 통상의 숙련가에게 그의 보통의 통상적인 의미를 제공해야 하며, 특별하거나 맞춤형 의미로 제한되지 않아야 한다. 상기 용어는 구체적으로 제한없이, 컴퓨터에 의해 자율적으로 수행되는 데이터의 수집 과정을 의미할 수 있다. 이에 따라, 데이터베이스로부터 정보는 독립적으로, 구체적으로 컴파운딩 공정의 사용자 및/또는 작업자의 간섭없이 검색될 수 있다.
단계 a)는 적어도 하나의 전처리(pre-processing) 단계를 추가로 포함할 수 있다. 전처리 단계에서, 한 예로서, 센서에 의해 결정된 데이터는 전처리될 수 있다. 특히, 전처리는 이상치(outlier)의 제거를 포함할 수 있다. 구체적으로, 이상치는 적어도 하나의 군집화 알고리즘(clustering algorithm), 구체적으로 기대값-최대화 알고리즘(expectation-maximization algorithm), k-평균 알고리즘(k-means algorithm) 및 k-중앙값 알고리즘(k-median algorithm)중 하나 이상을 사용하여 센서에 의해 결정된 데이터로부터 제거될 수 있다.
본 명세서에 사용된 바와 같은 용어 "전처리 단계"는 광범위한 용어이고, 당업계의 통상의 숙련가에게 그의 보통의 통상적인 의미를 제공해야 하며, 특별하거나 맞춤형 의미로 제한되지 않아야 한다. 상기 용어는 구체적으로 제한없이, 주요 단계의 수행 전에 임의 작동 및/또는 준비 단계 및/또는 처리를 의미할 수 있다. 특히, 전처리는 초기 단계, 예컨대 초기 준비 및/또는 처리일 수 있거나 이를 포함할 수 있다. 이에 따라, 용어 "센서에 의해 결정된 데이터의 전처리"는 센서 데이터의 초기 준비일 수 있거나 이를 포함할 수 있다.
또한, 상기 방법에서, 출력 정보 항목에 의해 구성되는 취급 정보에 대한 구별이 있을 수 있다. 따라서, 한 예로서:
i) 화합물의 적어도 하나의 예상 점도가 임계값의 미리 정의된 허용오차 범위에 속한다면, 취급 권고는 압출기의 셋팅 유지에 대한 정보를 포함하고;
ii) 화합물의 적어도 하나의 예상 점도가 미리 정의된 허용오차 범위보다 더 크게 임계값과 차이가 나는 경우, 취급 권고는 압출기의 셋팅 변경에 대한 정보, 예컨대 압출기의 회전 속도의 변화에 대한 정보를 포함한다.
미리 정의된 허용오차 범위는 상대적 및 절대적 허용오차 치중 하나 또는 모두일 수 있다. 구체적으로, 미리 정의된 허용오차 범위는 ± 5%, 바람직하게는 ± 2%일 수 있다. 부가적으로 또는 대안적으로, 미리 정의된 허용오차 범위는 ± 3 ml/g, 바람직하게는 ± 2 ml/g일 수 있다.
단계 c)는 화합물의 예상 점도를 적어도 하나의 목표 사양과 비교하는 단계를 추가로 포함할 수 있고, 이때 상기 목표 사양은 구체적으로 고객 사양, 예컨대 고객 및/또는 화합물의 바이어에 의해 제공 및/또는 설정된 사양일 수 있다.
출력 정보는 다음으로 이루어진 군으로부터 선택된 적어도 하나의 정보를 추가로 포함할 수 있다: 화합물의 예상 점도에 대한 정보; 화합물의 과거 점도에 대한 정보, 예컨대 측정 점도 및/또는 예상 점도.
한 예로서, 상기 방법은 출력 정보에 따라 컴파운딩 공정의 적어도 하나의 공정 파라미터를 조절하는 단계를 추가로 포함할 수 있다. 특히, 조절될 공정 파라미터는 구체적으로 압출기의 회전 속도일 수 있거나 이를 포함할 수 있다. 이에 따라, 한 예로서, 회전 속도를 증가시키는 경우, 점도, 예컨대 중합체 점도는 감소되고 반대로 될 수도 있다.
본 명세서에 사용된 바와 같은 용어 "공정 파라미터"는 광범위한 용어이고, 당업계의 통상의 숙련가에게 그의 보통의 통상적인 의미를 제공해야 하며, 특별하거나 맞춤형 의미로 제한되지 않아야 한다. 상기 용어는 구체적으로 제한없이, 공정을 특징짓는 임의 공정 관련 변수를 의미할 수 있다. 한 예로서, 컴파운딩 공정의 추가 공정 파라미터, 예컨대 압출기 셋팅의 적어도 하나를 통해, 예를 들어, 이송 속도, 회전 속도, 예컨대 적어도 하나의 스크류의 회전 속도, 예를 들어, 압출기의 적어도 한 요소의 온도, 예컨대 적어도 하나의 스크류의 온도 및/또는 하우징 온도를 통해 제어된 에너지 입력 중 하나 이상을 통해 조절가능한 컴파운딩 파라미터가 조절될 수 있다.
상기 방법 단계 b) 내지 d)는 구체적으로 컴퓨터에 의해 수행될 수 있다. 본 명세서에 일반적으로 사용된 바와 같이, 용어 "컴퓨터"는 적어도 하나의 프로세서 및 선택적으로 추가 요소, 예컨대 예를 들어, 하나 이상의 인터페이스, 하나 이상의 데이터 저장 장치, 하나 이상의 디스플레이 장치 등을 갖는 장치를 의미할 수 있다. 본 명세서에 사용된 바와 같은 용어 "프로세서"는 광범위한 용어이고, 당업계의 통상의 숙련가에게 그의 보통의 통상적인 의미를 제공해야 하며, 특별하거나 맞춤형 의미로 제한되지 않아야 한다. 상기 용어는 구체적으로 제한없이, 컴퓨터 또는 시스템의 기본 작업을 수행하도록 설계된 임의의 로직 회로, 및/또는 일반적으로 계산 또는 논리 작업을 수행하도록 설계된 장치를 의미할 수 있다. 특히, 프로세서는 컴퓨터 또는 시스템을 구동하는 기본 명령어를 처리하도록 설계될 수 있다. 한 예로서, 적어도 하나의 산술 논리 유닛(arithmetic logic unit: ALU), 적어도 하나의 부동 소수점 유닛(floating-point unit: FPU), 예컨대 수학 보조처리기(math coprocessor) 또는 수치 보조처리기, 복수의 레지스터, 구체적으로 ALU에 피연산자를 공급하고 작업 결과를 저장하도록 설계된 레지스터, 및 메모리, 예컨대 L1 및 L2 캐시 메모리(cache memory)를 포함할 수 있다. 특히, 프로세서는 멀티-코어 프로세서(multi-core processor)일 수 있다. 구체적으로, 프로세서는 중앙 처리 장치(central processing unit: CPU)일 수 있거나 이를 포함할 수 있다. 부가적으로 또는 대안적으로, 프로세서는 마이크로프로세서일 수 있거나 이를 포함할 수 있고, 이에 따라 구체적으로 프로세서의 요소는 하나의 단일 집적회로(integrated circuitry(IC) 칩으로 포함될 수 있다. 부가적으로 또는 대안적으로, 프로세서는 하나 이상의 특정 용도용 집적회로(application-specific integrated circuit: ASIC) 및/또는 하나 이상의 필드-프로그래머블 게이트 어레이(field-programmable gate array: FPGA) 등일 수 있거나 이를 포함할 수 있다.
컴파운딩 공정에서 적어도 하나의 압출기가 사용되는 중합체의 컴파운딩 공정에서 중합체 점도 품질을 제어하기 위한 컴퓨터 프로그램, 구체적으로 어플리케이션이 본 명세서에 또한 기재되고 제안되어 있다. 컴퓨터 프로그램은 프로그램이 컴퓨터 또는 컴퓨터 네트워크에 의해 실행될 때, 컴퓨터 또는 컴퓨터 네트워크가 하기 단계를 수행하도록 하는 명령어를 포함한다:
- 화합물의 점도에 영향을 주는 적어도 하나의 영향 변수를 검색하는 단계;
- 적어도 하나의 훈련 모델을 포함한 적어도 하나의 분석 툴을 사용함으로써 영향 변수를 고려한 화합물의 예상 점도를 예측하는 단계;
- 화합물의 예상 점도를 적어도 하나의 미리 정의된 및/또는 미리 결정된 임계값과 비교하며, 이때 출력 정보의 적어도 하나의 항목이 상기 비교에 따라 생성되는 단계; 및
- 출력 정보 항목을 표시하며, 상기 출력 정보는 적어도 하나의 압출기 셋팅에 대한 적어도 하나의 취급 권고를 포함하는 단계.
용어 "컴퓨터 네트워크"는 일반적으로 서로 연결된 전기 장치 시스템을 의미할 수 있으며, 상기 장치 중 적어도 하나는 구체적으로 컴퓨터일 수 있다.
본 발명의 추가 측면에 있어서, 중합체의 컴파운딩 공정에서 중합체 점도 품질을 제어하기 위한 제어 시스템으로, 이때 상기 컴파운딩 공정에 적어도 하나의 압출기가 사용되는 제어 시스템이 기재되어 있다. 제어 시스템은 화합물의 점도에 영향을 주는 적어도 하나의 영향 변수를 결정하도록 설계된 적어도 하나의 센서를 포함한다. 제어 시스템은 영향 변수를 고려한 화합물의 예상 점도를 결정하도록 설계된 적어도 하나의 예측 유닛을 추가로 포함하며, 이때 상기 예측 유닛은 적어도 하나의 훈련 모델을 포함하는 적어도 하나의 분석 툴을 포함한다. 제어 시스템은 화합물의 예상 점도를 적어도 하나의 미리 정의된 및/또는 미리 결정된 임계값과 비교하도록 설계된 적어도 하나의 평가 유닛을 포함하며, 이때 상기 평가 유닛은 상기 비교에 따르는 출력 정보의 적어도 하나의 항목을 생성하도록 설계된다. 제어 시스템은 출력 정보 항목을 표시하도록 설계된 적어도 하나의 디스플레이 장치를 추가로 포함한다. 상기 출력 정보는 적어도 하나의 압출기 셋팅에 대한 적어도 하나의 취급 권고를 포함한다.
특히, 센서는 다음으로 이루어진 군으로부터 선택된 적어도 하나의 센서일 수 있거나 이를 포함할 수 있다: 압력 센서, 구체적으로 용융 압력 센서; 인덕티브 센서(inductive sensor), 구체적으로 인덕티브 슬롯 센서; 써모커플(thermocouple).
제어 시스템은 출력 정보에 따라 컴파운딩 공정의 적어도 하나의 공정 파라미터를 조절하도록 설계된 레귤레이터 유닛(regulator unit)을 추가로 포함할 수 있다. 특히, 출력 정보 항목에 따라, 컴파운딩 공정의 적어도 하나의 공정 파라미터, 예를 들어, 압출기 셋팅은 레귤레이터 유닛을 사용함으로써 조절될 수 있다. 구체적으로, 공정 파라미터는 압출기의 회전 속도일 수 있거나 이를 포함할 수 있다. 이에 따라, 한 예로서, 회전 속도가 증가되는 경우, 점도, 예컨대 중합체 점도는 감소될 수 있고 역으로 될 수도 있다.
한 예로서, 컴파운딩 공정의 적어도 하나의 공정 파라미터를 조절하기 위한, 예컨대 파라미터, 예를 들어, 압출기의 회전 속도를 제어 및/또는 조절하기 위한 레귤레이터 유닛은 적어도 하나의 요소, 예컨대 기계식 및/또는 디지털 컨트롤러, 예를 들어, 회전식 노브(knob), 버튼, 터치 디스플레이 등을 포함할 수 있다.
제어 시스템은 상기 기술한 바와 같이 또는 하기에서 더욱 상세히 설명되는 바와 같이 컴파운딩 공정에서 적어도 하나의 화합물 품질을 제어하는 방법을 수행하도록 설계될 수 있다.
본 발명에 따른 방법 및 시스템은 중합체의 컴파운딩 공정에서 중합체 점도 품질을 제어하기 위한 공지된 방법 및 시스템에 비해 다수의 이점을 제공할 수 있다. 이에 따라, 구체적으로, 본 발명에서 제안한 바와 같이 적어도 하나의 압출기를 사용하여 중합체의 컴파운딩 공정에서 중합체 점도 품질을 제어하는 방법은 대기 시간 및/또는 유휴 시간(idle time)을 감소시키거나 심지어 피할 수 있고, 생산 능력을 증가시킬 수 있다. 특히, 제안된 방법 및 장치는 화합물 품질에서 미래 품질 사고 및/또는 변화의 예견 확인을 제공할 수 있고, 효율적이고 신속한 반작용을 제공할 수 있다. 이에 따라, 본 방법 및 장치는 품질 손실을 방지함과 같이, 공정 파라미터의 조절 및/또는 제어를 허용할 수 있다. 본 발명은 화합물 품질의 실시간 제어에 의해, 예를 들어, 화합물 제품 및 컴파운딩 공정의 제품 및 공정의 안전성 및 품질을 추가로 개선시킬 수 있다.
또한, 본 발명은 중합체의 컴파운딩 공정에서 중합체 점도 품질을 제어하기 위한 첨단 방법 및 장치에 비해 환경면에서 이점을 추가로 제공할 수 있다. 특히, 본 발명은 물질 손실 및 소모의 생성을 감소시킬 수 있다.
특히, 본 발명은 중합체의 컴파운딩 공정에서 중합체 점도 품질의 실시간 모니터링 및/또는 제어를 허용할 수 있다. 특히, 본 발명은 첨단 방법 및 장치에서 통상적인, 측정 지연을 극복할 수 있다. 게다가, 본 발명은 중합체의 컴파운딩 공정에서 중합체 점도 품질의 보다 효율적이고 보다 경제적인 모니터링 및/또는 제어를 제공할 수 있다.
추가의 가능한 실시양태를 배제하지 않고 요약해 보면, 하기의 실시양태가 예상될 수 있다:
실시양태 1. 적어도 하나의 압출기를 사용하는 중합체의 컴파운딩 공정시 중합체 점도 품질을 제어하는 방법으로, 하기 단계를 포함하는 방법;
a) 적어도 하나의 측정 단계, 이때 화합물의 점도에 영향을 주는 적어도 하나의 영향 변수는 적어도 하나의 센서를 사용함으로써 결정된다;
b) 적어도 하나의 예측 단계, 이때 화합물의 예상 점도는 적어도 하나의 예측 유닛을 사용함으로써 영향 변수를 고려하여 결정되고, 상기 예측 유닛은 적어도 하나의 훈련 모델을 포함하는 적어도 하나의 분석 툴을 포함한다;
c) 적어도 하나의 평가 단계, 이때 화합물의 예상 점도는 적어도 하나의 미리 정의된 및/또는 미리 결정된 임계값과 비교하며, 출력 정보의 적어도 하나의 항목이 상기 비교에 따라 생성된다; 및
d) 적어도 하나의 제어 단계, 이때 출력 정보 항목은 적어도 하나의 디스플레이 장치를 사용하여 디스플레이되고, 상기 출력 정보는 적어도 하나의 압출기 셋팅을 위한 적어도 하나의 취급 권고를 포함한다.
실시양태 2. 상기 화합물이 적어도 부분적으로 폴리부틸렌 테레프탈레이트(PBT); 폴리에틸렌 테레프탈레이트(PET); 폴리아미드(PA); 폴리스티렌(PS)으로 이루어진 군으로부터 선택된 적어도 하나의 열가소성 물질을 포함하는, 전술한 실시양태에 따른 방법.
실시양태 3. 상기 영향 변수가 헤드 압력; 토크, 구체적으로 압출 스크류의 토크; 온도, 구체적으로 화합물의 헤드 또는 유동 전위의 온도, 예를 들어, 화합물 용융물의 헤드 또는 유동 전위의 온도, 압출 스크류의 온도, 압출 헤드에서 화합물 용융물의 온도 또는 하우징의 온도; 전달 속도; 회전 속도; 전단 속도; 질량 유량, 구체적으로 중합체 및/또는 화합물의 질량 유량; 전력 소비, 구체적으로 압출기의 전력 소비로 이루어진 군으로부터 선택되는, 전술한 실시양태 중 어느 하나에 따른 방법.
실시양태 4. 상기 방법이 적어도 하나의 데이터베이스를 생성하는 단계를 포함하며, 상기 데이터베이스는 컴파운딩 공정에 대한 정량적 및 정성적 정보 중 하나 또는 모두를 포함하고, 상기 정보는 센서 데이터, 구체적으로 단계 a) 및 각각의 타임 스탬프에서 검색된 센서 데이터; 물질, 구체적으로 물질 조성물에 대한 정보, 특히 반응물 공급처 및 하나 이상의 첨가제의 사양; 컴파운딩 공정의 공정 파라미터, 구체적으로 압출 파라미터, 예컨대 최대 또는 최소 전달 속도, 또는 기술적 디자인 정보, 예컨대 단일 압출 스크류 또는 이중 압출 스크류; 미리 결정된 목표 점도값으로 이루어진 군으로부터 선택되는, 전술한 실시양태 중 어느 하나에 따른 방법.
실시양태 5. 상기 데이터베이스가 복수의 상이한 데이터베이스로부터, 구체적으로 복수의 상이하게 구성된 데이터베이스로부터 수집된 정보를 포함하는, 전술한 실시양태에 따른 방법.
실시양태 6. 상기 훈련 모델이 적어도 하나의 랜덤 포레스트 알고리즘; 적어도 하나의 신경망, 예컨대 적어도 하나의 다층 퍼셉트론(MLP) 신경망; 적어도 하나의 선형 모델; 적어도 하나의 비선형 모델; 적어도 하나의 그레이 박스 모델; 적어도 하나의 엘라스틱 네트 알고리즘으로 이루어진 군으로부터 선택된 적어도 하나의 모델을 포함하는, 전술한 실시양태 중 어느 하나에 따른 방법.
실시양태 7. 상기 방법이 데이터베이스로부터 정보를 자동 검색하고, 예측 유닛에 상기 정보를 제공하는 단계를 추가로 포함하며, 상기 데이터베이스로부터 정보의 검색은 단계 a) 내지 단계 b) 사이에서 수행되는, 세 개의 전술한 실시양태 중 어느 하나에 따른 방법.
실시양태 8. 단계 a)는 적어도 하나의 전처리 단계를 추가로 포함하며, 상기 센서에 의해 결정된 데이터는 전처리되고, 상기 전처리는 이상치의 제거를 포함하는, 전술한 실시양태 중 어느 하나에 따른 방법.
실시양태 9. 상기 이상치는 적어도 하나의 군집화 알고리즘, 구체적으로 기대값-최대화 알고리즘, k-평균 알고리즘 및 k-중앙값 알고리즘 중 하나 이상을 사용하여 상기 센서에 의해 결정된 데이터로부터 제거되는, 전술한 실시양태에 따른 방법.
실시양태 10.
i) 상기 화합물의 적어도 하나의 예상 점도가 임계값의 미리 정의된 허용오차 범위에 속한다면, 취급 권고는 압출기의 셋팅 유지에 대한 정보를 포함한다; 및
ii) 상기 화합물의 적어도 하나의 예상 점도가 미리 정의된 허용오차 범위보다 더 크게 임계값과 차이가 나는 경우, 취급 권고는 압출기의 셋팅 변경에 대한 정보, 예컨대 압출기의 회전 속도의 변화에 대한 정보를 포함하는, 전술한 실시양태 중 어느 하나에 따른 방법.
실시양태 11. 상기 미리 정의된 허용오차 범위는 상대적 및 절대적 허용오차 중 하나 또는 모두이고, 상기 미리 정의된 허용오차 범위는 ± 5%, 바람직하게는 ± 2%, 및/또는 ± 3 ml/g, 바람직하게는 ± 2 ml/g인, 전술한 실시양태에 따른 방법.
실시양태 12. 단계 c)는 상기 화합물의 예상 점도를 적어도 하나의 목표 사양과 비교하는 단계를 추가로 포함하고, 상기 목표 사양은 고객 사양인, 전술한 실시양태 중 어느 하나에 따른 방법.
실시양태 13. 상기 출력 정보는 상기 화합물의 예상 점도에 대한 정보; 상기 화합물의 과거 점도에 대한 정보, 예컨대 측정 점도 및/또는 예상 점도로 이루어진 군으로부터 선택된 적어도 하나의 정보를 추가로 포함하는, 전술한 실시양태 중 어느 하나에 따른 방법.
실시양태 14. 상기 방법은 상기 출력 정보에 따라 컴파운딩 공정의 적어도 하나의 공정 파라미터를 조절하는 단계를 추가로 포함하고, 상기 공정 파라미터는 압출기의 적어도 하나의 회전 속도를 포함하는, 전술한 실시양태 중 어느 하나에 따른 방법.
실시양태 15. 상기 방법 단계 b) 내지 d)가 컴퓨터에 의해 수행되는, 전술한 실시양태 중 어느 하나에 따른 방법.
실시양태 16. 중합체의 컴파운딩 공정에서 중합체 점도 품질을 제어하기 위한 컴퓨터 프로그램, 구체적으로 어플리케이션으로, 상기 컴파운딩 공정에서 적어도 하나의 압출기가 사용되고, 상기 컴퓨터 프로그램은 프로그램이 컴퓨터 또는 컴퓨터 네트워크에 의해 실행될 때, 컴퓨터 또는 컴퓨터 네트워크가 하기 단계를 수행하도록 하는 명령어를 포함하는 컴퓨터 프로그램:
- 화합물의 점도에 영향을 주는 적어도 하나의 영향 변수를 검색하는 단계;
- 적어도 하나의 훈련 모델을 포함한 적어도 하나의 분석 툴을 사용함으로써 영향 변수를 고려한 화합물의 예상 점도를 예측하는 단계;
- 상기 화합물의 예상 점도를 적어도 하나의 미리 정의된 및/또는 미리 결정된 임계값과 비교하며, 이때 출력 정보의 적어도 하나의 항목이 상기 비교에 따라 생성되는 단계; 및
- 상기 출력 정보 항목을 표시하며, 상기 출력 정보는 적어도 하나의 압출기 셋팅에 대한 적어도 하나의 취급 권고를 포함하는 단계.
실시양태 17. 중합체의 컴파운딩 공정에서 중합체 점도 품질을 제어하기 위한 제어 시스템으로, 상기 컴파운딩 공정에 적어도 하나의 압출기가 사용되며, 상기 제어 시스템은 화합물의 점도에 영향을 주는 적어도 하나의 영향 변수를 결정하도록 설계된 적어도 하나의 센서를 포함하고, 상기 제어 시스템은 영향 변수를 고려하여 화합물의 예상 점도를 결정하도록 설계된 적어도 하나의 예측 유닛을 포함하며, 상기 예측 유닛은 적어도 하나의 훈련 모델을 포함하는 적어도 하나의 분석 툴을 포함하고, 상기 제어 시스템은 화합물의 예상 점도를 적어도 하나의 미리 정의된 및/또는 미리 결정된 임계값과 비교하도록 설계된 적어도 하나의 평가 유닛을 포함하며, 상기 평가 유닛은 상기 비교에 따르는 출력 정보의 적어도 하나의 항목을 생성하도록 설계되고, 상기 제어 시스템은 출력 정보 항목을 표시하도록 설계된 적어도 하나의 디스플레이 장치를 포함하며, 상기 출력 정보는 적어도 하나의 압출기 셋팅에 대한 적어도 하나의 취급 권고를 포함하는 제어 시스템.
실시양태 18. 상기 센서가 압력 센서, 구체적으로 용융 압력 센서; 인덕티브 센서, 구체적으로 인덕티브 슬롯 센서; 써모커플로 이루어진 군으로부터 선택된 적어도 하나의 센서를 포함하는, 전술한 실시양태에 따른 제어 시스템.
실시양태 19. 상기 제어 시스템은 상기 출력 정보에 따라 컴파운딩 공정의 적어도 하나의 공정 파라미터를 조절하도록 설계된 레귤레이터 유닛을 추가로 포함하고, 상기 공정 파라미터는 압출기의 적어도 하나의 회전 속도를 포함하는, 두 개의 전술한 실시양태 중 어느 하나에 따른 제어 시스템.
실시양태 20. 상기 제어 시스템이 방법을 언급한 전술한 실시양태 중 어느 하나에 따른 컴파운딩 공정에서 화합물의 적어도 하나의 품질을 제어하기 위한 방법을 수행하도록 설계되는, 세 개의 전술한 실시양태 중 어느 하나에 따른 제어 시스템.
추가의 선택적인 특징 및 실시양태는 바람직하게는 종속항과 함께, 후속되는 실시양태 설명에서 보다 상세히 기재될 것이다. 그 점에서, 각각의 선택적인 특징은 숙련가가 실현하게 되는 바와 같이, 임의의 독단적인 실현가능한 조합으로뿐만 아니라, 분리된 형태로 실현될 수 있다. 본 발명의 범위는 바람직한 실시양태에 의해 제한되지 않는다. 실시양태는 도면에 도식적으로 도시된다. 그 점에서, 이들 도면 중 동일한 참조번호는 동일하거나 기능적으로 견줄만한 요소를 의미한다.
도면에서:
도 1은 적어도 하나의 압출기를 사용하는 중합체의 컴파운딩 공정에서 중합체 점도 품질을 제어하는 방법의 실시양태의 플로우 차트를 나타내고;
도 2는 중합체의 컴파운딩 공정에서 중합체 점도 품질을 제어하기 위한 컴퓨터 프로그램의 인터페이스의 실시양태를 나타내며;
도 3은 중합체의 컴파운딩 공정에서 중합체 점도 품질을 제어하기 위한 제어 시스템의 실시양태를 나타낸다.
실시양태의 상세한 설명
본 발명의 제1 측면으로, 적어도 하나의 압출기(111)를 사용하는 중합체(110)의 컴파운딩 공정에서 중합체 점도 품질을 제어하는 방법이 기재되어 있다. 도 1은 상기 방법의 실시양태의 플로우 차트를 나타낸다. 상기 방법은 하기 단계들을 포함하며, 이는 구체적으로 제시된 순서로 수행될 수 있다. 여전히, 상이한 순서가 또한 가능할 수 있다. 게다가 상기 방법 단계 중 둘 이상을 완전히 또는 부분적으로 동시에 수행할 수도 있다. 또한, 하나 이상의 방법 단계들 또는 심지어 모든 방법 단계들을 한번에 또는 반복적으로 수행할 수도 있다. 상기 방법은 부가의 방법 단계를 포함할 수 있고, 이는 본 명세서에 제시되지는 않는다. 상기 방법 단계는 다음과 같다:
a) 적어도 하나의 측정 단계(112), 이때 화합물의 점도에 영향을 주는 적어도 하나의 영향 변수는 적어도 하나의 센서(114)를 사용함으로써 결정된다;
b) 적어도 하나의 예측 단계(116), 이때 화합물의 예상 점도(117)는 적어도 하나의 예측 유닛(118)을 사용함으로써 영향 변수를 고려하여 결정되고, 상기 예측 유닛(118)은 적어도 하나의 훈련 모델을 포함하는 적어도 하나의 분석 툴을 포함한다;
c) 적어도 하나의 평가 단계(120), 이때 화합물의 예상 점도(117)는 적어도 하나의 미리 정의된 및/또는 미리 결정된 임계값과 비교하며, 출력 정보의 적어도 하나의 항목이 상기 비교에 따라 생성된다; 및
d) 적어도 하나의 제어 단계(122), 이때 출력 정보 항목은 적어도 하나의 디스플레이 장치(124)를 사용하여 표시하고, 상기 출력 정보는 압출기(111)의 적어도 하나의 셋팅을 위한 적어도 하나의 취급 권고(126)를 포함한다.
상기 방법은 데이터베이스로부터, 예컨대 분류된 정보의 축적으로부터 정보를 자동 검색하고, 예측 유닛(118)에 상기 정보를 제공하는 단계를 추가로 포함할 수 있다. 특히, 데이터베이스로부터 정보의 검색은 측정 단계(112) 내지 예측 단계(116) 사이에서 수행할 수 있다.
측정 단계(112)는 적어도 하나의 전처리 단계를 추가로 포함할 수 있고, 상기 전처리 단계에서, 센서(114)에 의해 결정된 데이터가 전처리될 수 있다. 특히, 전처리는 이상치의 제거를 포함할 수 있다. 이에 따라, 한 예로서, 이상치는 적어도 하나의 군집화 알고리즘을 사용하여 센(114)에 의해 결정된 데이터로부터 제거될 수 있다. 특히, 적어도 하나의 군집화 알고리즘은 기대값-최대화 알고리즘, k-평균 알고리즘 및 k-중앙값 알고리즘 중 하나 이상일 수 있거나 이를 포함할 수 있다.
평가 단계(120)는 화합물의 예상 점도(117)를 적어도 하나의 목표 사양(121)과 비교하는 단계를 추가로 포함할 수 있다. 그 점에서, 목표 사양은 구체적으로 고객 사양, 예컨대 고객 및/또는 화합물의 바이어에 의해 제공 및/또는 설정된 사양일 수 있다.
도 2는 중합체의 컴파운딩 공정시 중합체 점도 품질을 제어하기 위한 컴퓨터 프로그램의 인터페이스 실시양태를 나타낸다. 구체적으로, 도 2는 중합체(110)의 컴파운딩 공정에서 중합체 점도 품질을 제어하기 위한 컴퓨터 프로그램, 예를 들어, 어플리케이션의 실시양태가 컴퓨터 또는 컴퓨터 네트워크에 대해 실행될 때, 컴퓨터 또는 컴퓨터 네트워크의 인터페이스를 예시한다. 한 예로서, 인터페이스는 구체적으로 디스플레이 장치(124)일 수 있거나 이를 포함할 수 있고, 상기 디스플레이 장치(124)에서, 압출기(111)의 적어도 하나의 셋팅에 대해 적어도 하나의 취급 권고(126)를 포함하는 출력 정보가 디스플레이될 수 있다. 한 예로서, 취급 권고(126)는 예컨대 임의의 언어 문자를 사용하여 텍스트로 제공될 수 있다. 그러나, 취급 권고(126)를 표시하는 다른 형태가 예컨대 픽토그램(pictogram), 컬러 코드(color code), 비디오-시퀀스(video-sequence) 등 중 하나 이상을 사용함으로써 가능할 수 있다. 한 예로서, 디스플레이된 취급 권고(126)는 심지어 적어도 하나의 오디오 신호에 의해, 예컨대 음향 신호, 예를 들어, 음향 경고 신호에 의해 성취될 수도 있다.
또한, 인터페이스에, 예를 들어, 디스플레이 장치(124) 상에, 적어도 하나의 압출기(111)를 사용하는 1개 초과의 중합체(110)의 컴파운딩 공정의 예상 점도(117)가 제시될 수 있다. 이에 따라, 한 예로서, 제1 박스(128)에, 적어도 하나의 압출기(111), 예를 들어, 적어도 하나의 제1 압출기를 사용하는 중합체(110)의 제1 컴파운딩 공정의 예상 점도(117)가 예시될 수 있고, 제2 박스(130)에, 적어도 하나의 압출기(111), 예를 들어, 적어도 하나의 제2 압출기를 사용하는 중합체(110)의 제2 컴파운딩 공정의 예상 점도(117)가 예시될 수 있다. 게다가, 정보는 제1 박스(128) 및 제2 박스(130)에 예시될 수 있다. 상기 추가 정보는, 예를 들어, 점도 편차값(132) 및 사양 인터벌(specification interval)(134)중 하나 이상일 수 있거나 이를 포함할 수 있다. 그 점에서, 사양 인터벌(134)은, 예를 들어, 점도의 용인 범위, 예컨대 사양 한계 및/또는 경계일 수 있다. 한 예로서, 점도 편차값(132)은 구체적으로, 예상 점도(117)와 목표 사양(121) 사이의 차이, 예컨대 예상 점도(117)와 사양 인터벌(134)의 평균값 사이의 차, 예를 들어, 예상 점도(117)와 목표 점도값 사이의 차일 수 있다. 제3 박스(136)에, 적어도 하나의 입력 파라미터, 예컨대 생산 버전 및 현행 공정 순서가 예시될 수 있다. 한 예로서, 입력 파라미터를 근거로, 컴퓨터 프로그램은 데이터베이스로부터 각각의 정보, 예컨대 훈련 모델, 중합체 점도 품질 및 제품, 예를 들어, 각각의 중합체 컴파운딩 공정을 사용하여 제조된 화합물 중 하나 이상에 대한 정보를 자동적으로 선택할 수 있다. 이러한 선택은 예컨대 미리 설정된 인터벌 P로 자동적으로 수행될 수 있다. 한 예로서, 선택을 자동적으로 수행하기 위한 미리 설정된 인터벌 P는 0분 < P ≤ 5분, 구체적으로 0,5분 ≤ P ≤ 3분, 보다 구체적으로 1분 ≤ P ≤ 2분일 수 있다.
한 예로서, 제1 박스(128) 및 제2 박스(130)의 컬러는 신뢰구간에 따라 조정될 수 있다. 이에 따라, 한 예로서, 95%-신뢰구간이 사양 인터벌(134) 이내일 수 있는 경우, 각각의 박스, 예를 들어, 제1 박스(128) 및/또는 제2 박스(130)의 컬러는 녹색을 포함할 수 있다. 사양 인터벌(134)이 95%-신뢰구간의 적어도 한 한계에 의해 위반되는 경우에, 특히 95%-신뢰구간이 사양 인터벌(134)에 도달 및/또는 이를 감하는 경우에, 각각의 박스 색상은 황색 또는 오렌지색일 수 있거나 이를 포함할 수 있다. 또한, 95%-신뢰구간이 사양 인터벌(134)을 벗어날 수 있는 경우에, 각각의 박스는 적색을 포함할 수 있다.
도 3에서, 중합체(110)의 컴파운딩 공정시 중합체 점도 품질을 제어하기 위한 제어 시스템(138)의 실시양태가 예시되며, 상기 컴파운딩 공정에서, 적어도 하나의 압출기(111)가 사용된다. 제어 시스템은 화합물의 점도에 영향을 주는 적어도 하나의 영향 변수를 결정하도록 설계된 적어도 하나의 센서(114)를 포함한다. 제어 시스템(138)은 영향 변수를 고려하여 화합물의 예상 점도(117)를 결정하도록 설계된 적어도 하나의 예측 유닛(118)을 추가로 포함하고, 상기 예측 유닛(118)은 적어도 하나의 훈련 모델을 포함하는 적어도 하나의 분석 툴을 포함한다. 제어 시스템(138)은 화합물의 예상 점도(117)를 적어도 하나의 미리 정의된 및/또는 미리 결정된 임계값과 비교하도록 설계된 적어도 하나의 평가 유닛(140)을 추가로 포함하고, 상기 평가 유닛(140)은 상기 비교에 따라 출력 정보의 적어도 하나의 항목을 생성하도록 설계된다. 제어 시스템(138)은 출력 정보 항목을 표시하도록 설계된 적어도 하나의 디스플레이 장치(124)를 추가로 포함한다. 출력 정보는 압출기(111)의 적어도 하나의 셋팅을 위한 적어도 하나의 취급 권고(126)를 포함한다.
제어 시스템(138)은 출력 정보에 따라 컴파운딩 공정의 적어도 하나의 공정 파라미터를 조절하도록 설계된 레귤레이터 유닛(도 3에는 예시되지 않음)을 추가로 포함할 수 있다. 특히, 출력 정보 항목에 따라, 컴파운딩 공정의 적어도 하나의 공정 파라미터, 예를 들어, 압출기 셋팅은 레귤레이터 유닛을 사용하여 조절할 수 있다. 구체적으로, 공정 파라미터는 압출기(111)의 회전 속도일 수 있거나 이를 포함할 수 있다. 이에 따라, 한 예로서, 회전 속도가 증가하면, 점도, 예컨대 중합체 점도는 감소되고 역으로 될 수도 있다.
제어 시스템(138)은 도 1에 예시된 바와 같이 컴파운딩 공정시 화합물의 적어도 하나의 품질을 제어하는 방법을 수행하도록 설계될 수 있다.
110 중합체
111 압출기
112 측정 단계
114 센서
116 예측 단계
117 예상 점도
118 예측 유닛
120 평가 단계
121 목표 사양
122 제어 단계
124 디스플레이 장치
126 취급 권고
128 제1 박스
130 제2 박스
132 점도 편차값
134 사양 인터벌
136 제3 박스
138 제어 시스템
140 평가 유닛
인용 문헌 목록
Figure pct00001

Claims (14)

  1. 적어도 하나의 압출기(111)를 사용하는 중합체의 컴파운딩 공정에서 중합체 점도 품질을 제어하는 방법으로서, 상기 화합물은 폴리부틸렌 테레프탈레이트(PBT); 폴리에틸렌 테레프탈레이트(PET); 폴리아미드(PA); 폴리스티렌(PS)으로 이루어진 군으로부터 선택된 적어도 하나의 열가소성 물질을 적어도 부분적으로 포함하고, 상기 방법은
    a) 적어도 하나의 측정 단계(112);
    b) 적어도 하나의 예측 단계(116);
    c) 적어도 하나의 평가 단계(120); 및
    d) 적어도 하나의 제어 단계(122)
    를 포함하며,
    상기 측정 단계에서, 상기 화합물의 점도에 영향을 주는 적어도 하나의 영향 변수(influence variable)가 적어도 하나의 센서(114)를 사용함으로써 결정되고;
    상기 예측 단계에서, 상기 화합물의 예상 점도(117)가 적어도 하나의 예측 유닛(118)을 사용함으로써 상기 영향 변수를 고려하여 결정되고, 상기 예측 유닛(118)은 적어도 하나의 훈련 모델(trained model)을 포함하는 적어도 하나의 분석 툴을 포함하며;
    상기 평가 단계에서, 상기 화합물의 예상 점도(117)가 적어도 하나의 미리 정의된 및/또는 미리 결정된 임계값과 비교되고, 출력 정보의 적어도 하나의 항목이 상기 비교에 따라 생성되며;
    상기 제어 단계에서, 상기 출력 정보 항목이 적어도 하나의 디스플레이 장치(124)를 사용하여 표시되고, 상기 출력 정보는 압출기(111)의 적어도 하나의 셋팅을 위한 적어도 하나의 취급 권고(handling recommendation)(126)를 포함하는, 중합체 점도 품질 제어 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 영향 변수는 헤드 압력; 토크; 온도; 전달 속도; 회전 속도; 전단 속도; 질량 유량; 전력 소비로 이루어진 군으로부터 선택되는 것인 제어 방법.
  3. 제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 방법은 적어도 하나의 데이터베이스를 생성하는 단계를 포함하며, 상기 데이터베이스는 컴파운딩 공정에 대한 정량적 및 정성적 정보 중 하나 또는 둘다를 포함하고, 상기 정보는 센서 데이터; 물질; 컴파운딩 공정의 공정 파라미터; 미리 결정된 목표 점도값으로 이루어진 군으로부터 선택되는 것인 제어 방법.
  4. 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 훈련 모델은 적어도 하나의 랜덤 포레스트 알고리즘; 적어도 하나의 신경망; 적어도 하나의 선형 모델; 적어도 하나의 비선형 모델; 적어도 하나의 그레이 박스 모델; 적어도 하나의 엘라스틱 네트 알고리즘으로 이루어진 군으로부터 선택된 적어도 하나의 모델을 포함하는 것인 제어 방법.
  5. 제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서, 단계 a)는 적어도 하나의 전처리 단계를 추가로 포함하며, 상기 센서(114)에 의해 결정된 데이터는 전처리되고, 상기 전처리는 이상치(outlier)의 제거를 포함하며, 상기 이상치는 적어도 하나의 군집화 알고리즘을 사용하여 상기 센서(114)에 의해 결정된 데이터로부터 제거되는 것인 제어 방법.
  6. 제1항 내지 제5항 중 어느 한 항에 있어서,
    i) 상기 화합물의 적어도 하나의 예상 점도(117)가 임계값의 미리 정의된 허용오차 범위에 속한다면, 상기 취급 권고(126)는 압출기(111)의 셋팅 유지에 대한 정보를 포함하고;
    ii) 상기 화합물의 적어도 하나의 예상 점도(117)가 미리 정의된 허용오차 범위보다 더 크게 임계값과 차이가 난다면, 상기 취급 권고(126)는 압출기(111)의 셋팅 변경에 대한 정보를 포함하는 것인 제어 방법.
  7. 제6항에 있어서, 상기 미리 정의된 허용오차 범위는 상대적 및 절대적 허용오차 중 하나 또는 둘다이고, 상기 미리 정의된 허용오차 범위는 ± 5%, 바람직하게는 ± 2%, 및/또는 ± 3 ml/g, 바람직하게는 ± 2 ml/g인 제어 방법.
  8. 제1항 내지 제7항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 출력 정보는 상기 화합물의 예상 점도에 대한 정보; 상기 화합물의 과거 점도에 대한 정보, 예컨대 측정 점도 및/또는 예상 점도로 이루어진 군으로부터 선택된 적어도 하나의 정보를 추가로 포함하는 것인 제어 방법.
  9. 제1항 내지 제8항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 방법은 상기 출력 정보에 따라 컴파운딩 공정의 적어도 하나의 공정 파라미터를 조절하는 단계를 추가로 포함하고, 상기 공정 파라미터는 압출기(111)의 적어도 하나의 회전 속도를 포함하는 것인 제어 방법.
  10. 중합체(110)의 컴파운딩 공정에서 중합체 점도 품질을 제어하기 위한 컴퓨터 프로그램으로서, 상기 컴파운딩 공정에서 적어도 하나의 압출기(111)가 사용되고, 상기 화합물은 폴리부틸렌 테레프탈레이트(PBT); 폴리에틸렌 테레프탈레이트(PET); 폴리아미드(PA); 폴리스티렌(PS)으로 이루어진 군으로부터 선택된 적어도 하나의 열가소성 물질을 적어도 부분적으로 포함하며, 상기 컴퓨터 프로그램은, 상기 프로그램이 컴퓨터 또는 컴퓨터 네트워크에 의해 실행될 때, 컴퓨터 또는 컴퓨터 네트워크가 하기 단계:
    - 상기 화합물의 점도에 영향을 주는 적어도 하나의 영향 변수를 검색하는 단계;
    - 적어도 하나의 훈련 모델을 포함한 적어도 하나의 분석 툴을 사용함으로써 상기 영향 변수를 고려한 상기 화합물의 예상 점도(117)를 예측하는 단계;
    - 상기 화합물의 예상 점도(117)를 적어도 하나의 미리 정의된 및/또는 미리 결정된 임계값과 비교하는 단계로서, 출력 정보의 적어도 하나의 항목이 상기 비교에 따라 생성되는 단계; 및
    - 상기 출력 정보 항목을 표시하는 단계로서, 상기 출력 정보가 압출기(111)의 적어도 하나의 셋팅에 대한 적어도 하나의 취급 권고(126)를 포함하는 단계
    를 수행하도록 하는 명령어를 포함하는 컴퓨터 프로그램.
  11. 중합체(110)의 컴파운딩 공정에서 중합체 점도 품질을 제어하기 위한 제어 시스템(138)으로서, 상기 화합물은 폴리부틸렌 테레프탈레이트(PBT); 폴리에틸렌 테레프탈레이트(PET); 폴리아미드(PA); 폴리스티렌(PS)으로 이루어진 군으로부터 선택된 적어도 하나의 열가소성 물질을 적어도 부분적으로 포함하며, 상기 컴파운딩 공정에서 적어도 하나의 압출기(111)가 사용되고, 상기 제어 시스템(138)은 상기 화합물의 점도에 영향을 주는 적어도 하나의 영향 변수를 결정하도록 설계된 적어도 하나의 센서(114)를 포함하며, 상기 제어 시스템(138)은 상기 영향 변수를 고려하여 화합물의 예상 점도(117)를 결정하도록 설계된 적어도 하나의 예측 유닛(118)을 포함하고, 상기 예측 유닛(118)은 적어도 하나의 훈련 모델을 포함하는 적어도 하나의 분석 툴을 포함하며, 상기 제어 시스템(138)은 상기 화합물의 예상 점도(117)를 적어도 하나의 미리 정의된 및/또는 미리 결정된 임계값과 비교하도록 설계된 적어도 하나의 평가 유닛(140)을 포함하고, 상기 평가 유닛(140)은 상기 비교에 따라 출력 정보의 적어도 하나의 항목을 생성하도록 설계되며, 상기 제어 시스템(138)은 출력 정보 항목을 표시하도록 설계된 적어도 하나의 디스플레이 장치(124)를 포함하고, 상기 출력 정보는 압출기(111)의 적어도 하나의 셋팅을 위한 적어도 하나의 취급 권고(126)를 포함하는 제어 시스템(138).
  12. 제11항에 있어서, 상기 센서(114)는 압력 센서; 구체적으로 용융 압력 센서; 인덕티브 센서, 구체적으로 인덕티브 슬롯 센서; 써모커플로 이루어진 군으로부터 선택된 적어도 하나의 센서(114)를 포함하는 것인 제어 시스템(138).
  13. 제11항 또는 제12항에 있어서, 상기 출력 정보에 따라 컴파운딩 공정의 적어도 하나의 공정 파라미터를 조절하도록 설계된 레귤레이터 유닛(regulator unit)을 추가로 포함하고, 상기 공정 파라미터는 상기 압출기(111)의 적어도 하나의 회전 속도를 포함하는 제어 시스템(138).
  14. 제11항 내지 제13항 중 어느 한 항에 있어서, 방법에 관한 제1항 내지 제9항 중 어느 한 항에 따른 컴파운딩 공정에서 화합물의 적어도 하나의 품질을 제어하는 방법을 수행하도록 설계된 제어 시스템(138).
KR1020227021973A 2019-11-28 2020-11-27 중합체 점도 품질을 제어하기 위한 방법 및 제어 시스템 KR20220108797A (ko)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
EP19212098.8 2019-11-28
EP19212098 2019-11-28
PCT/EP2020/083580 WO2021105325A1 (en) 2019-11-28 2020-11-27 Method and controlling system for controlling polymer viscosity quality

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR20220108797A true KR20220108797A (ko) 2022-08-03

Family

ID=68731818

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020227021973A KR20220108797A (ko) 2019-11-28 2020-11-27 중합체 점도 품질을 제어하기 위한 방법 및 제어 시스템

Country Status (6)

Country Link
US (1) US20220410099A1 (ko)
EP (1) EP4065336B1 (ko)
JP (1) JP2023507906A (ko)
KR (1) KR20220108797A (ko)
CN (1) CN114829106A (ko)
WO (1) WO2021105325A1 (ko)

Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10494200B2 (en) * 2016-04-25 2019-12-03 Chevron Phillips Chemical Company Lp Measurement of product pellets flow rate
CN114474523B (zh) * 2022-02-08 2023-02-03 苏州博之顺材料科技有限公司 一种改性塑料的性能调整方法和系统
CN116277588B (zh) * 2022-02-08 2024-01-02 苏州博之顺材料科技有限公司 一种改性塑料粒子生产预警方法和系统
CN117283743B (zh) * 2023-11-23 2024-02-02 绵阳华远同创科技有限公司 一种树脂生产成型加工流程预测控制系统及方法
CN118217847A (zh) * 2024-05-27 2024-06-21 安徽博纳新材料科技有限公司 一种环保型增稠剂生产中在线粘度监测与自适应混合装置

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2008040943A2 (en) 2006-10-02 2008-04-10 The Queen's University Of Belfast Improvements relating to the measurement of viscosity
ES2331720A1 (es) 2009-06-24 2010-01-13 Universidad De La Rioja Procedimiento para predecir la calidad resultante de perfiles de elastomeros.
JP6047136B2 (ja) 2014-11-11 2016-12-21 株式会社日本製鋼所 シミュレーション装置、そのシミュレーション方法及びシミュレーションプログラム
EP3220126A1 (de) * 2016-03-17 2017-09-20 iVON GmbH Vorrichtung zur messung der viskosität von flüssigkeiten

Also Published As

Publication number Publication date
WO2021105325A1 (en) 2021-06-03
EP4065336A1 (en) 2022-10-05
CN114829106A (zh) 2022-07-29
EP4065336C0 (en) 2023-07-26
EP4065336B1 (en) 2023-07-26
JP2023507906A (ja) 2023-02-28
US20220410099A1 (en) 2022-12-29

Similar Documents

Publication Publication Date Title
EP4065336B1 (en) Method and controlling system for controlling polymer viscosity quality
Boronat et al. Influence of temperature and shear rate on the rheology and processability of reprocessed ABS in injection molding process
Jong et al. Integrating Taguchi method and artificial neural network to explore machine learning of computer aided engineering
Marschik et al. Application of hybrid modeling in polymer processing
Ahmed et al. Warpage prediction of Injection-molded PVC part using ensemble machine learning algorithm
EP4282616A1 (en) Abnormality detection system, molding machine system, abnormality detection device, abnormality detection method, and computer program
KR20200003041A (ko) 스크류 형상 추정 장치, 스크류 형상 추정 방법 및 스크류 형상 추정 프로그램
KR20230051258A (ko) 적어도 하나의 사출 성형 공정을 제어 및/또는 모니터링하기 위한 컴퓨터 구현 방법
Aminabadi et al. Industry 4.0 in-line AI quality control of plastic injection molded parts
Coates et al. Towards intelligent process control of injection moulding of polymers
Rønsch et al. An investigation of the utilisation of different data sources in manufacturing with application in injection moulding
Roland et al. Predicting the non-linear conveying behavior in single-screw extrusion: A comparison of various data-based modeling approaches used with CFD simulations
TW202228971A (zh) 異常探測系統、成形機系統、異常探測裝置、異常探測方法以及記錄並可讀取電腦程式的記錄媒體
Gim et al. In-mold condition-centered and explainable artificial intelligence-based (IMC-XAI) process optimization for injection molding
Lebaal et al. Rheological parameters identification using in situ experimental data of a flat die extrusion
Huang et al. New strategies for predicting parison dimensions in extrusion blow molding
Ogorodnyk et al. Prediction of width and thickness of injection molded parts using machine learning methods
Cho et al. Quality prediction modeling of plastic extrusion process
EP4296932A1 (en) Information processing method, information processing device, molding machine system, and computer program
Lukas et al. Data Mining-Enabled Temperature Control for Sustainable Production in Rubber Extrusion Lines: An Artificial Neural Network-Based Approach
Bovo et al. Data-driven development of a soft sensor for the flow rate monitoring in polyvinyl chloride tube extrusion affected by wall slip
Tayalati et al. Application of supervised machine learning methods in injection molding process for initial parameters setting: prediction of the cooling time parameter
TW202206255A (zh) 裝置、方法及程式
Roland et al. Application of Symbolic Regression in Polymer Processing
US11747772B1 (en) Threshold determination for predictive process control of factory processes, equipment and automated systems

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination