國工化學人工智能平臺之色譜雜質分析
前言:
隨著化工行業(精細化工)日益發展,對產品要求越來越嚴謹。在對產品檢驗的過程中液相色譜(LC)、氣相色譜(GC)的檢驗結果對產品具有關鍵性因素,但是檢驗過程中,進行液相色譜(LC)、氣相色譜(GC)檢測時,產品中含有的雜質含量較多,分辨度難,需要人工與往期檢驗數據進行對比,且人工對比數據繁瑣,浪費大量的時間。
雜質分析是什么:
雜質分析是指將某種產品的歷史檢驗數據通過算法學習,進行聚類分析和相似度對比分析,分析出該產品每種雜質出現時間的范圍,與生產完工后產品的檢驗結果進行對比分析。
雜質分析目的:
? 在生產過程中對生產產品的檢驗結果進行對比。與上一批次或上幾批次對比,產品完工后的檢驗結果,與歷史生產完成的產品進行對比分析,對新出現的雜質、異常雜質進行異常提醒。
? 給出該產品(或原料)檢驗結果每種雜質出現的時間范圍。
? 通過分析及歷史批次數據的對比,呈現出每個批次同一雜質的含量,批次雜質含量的幅度。
國工智能解決方案:
國工人工智能化學平臺(MAI-CLI)與實驗室管理系統(MAI-LIMS)系統進行交互對接。
實驗室管理系統(MAI-LIMS)系統將檢驗時,工作站檢驗完成生成的檢驗報告進行數據解析。
圖:檢驗報告解析
實驗室管理系統(MAI-LIMS)將檢驗數據(檢驗數據包括時間,峰面積,高度,面積百分比)發送到國工人工智能化學平臺(MAI-CLI)系統,國工人工智能化學平臺(MAI-CLI)針對歷史的檢驗數據進行機器學習,國工人工智能化學平臺(MAI-CLI)將該產品歷史數據使用人工智能聚類算法組件,將所有檢驗數據中的雜質進行聚類,系統將根據聚類的方法出具每種雜質出現時間的時間范圍進行計算,并給每一類雜質賦予相應標簽。
在生產過程中,針對于生產過程中出現的檢驗結果,相關人員通過國工智能實驗室管理系統(MAI-LIMS)進結果檢驗,檢驗完成后,實驗室管理系統(MAI-LIMS)系統將結果反饋到國工人工智能化學平臺(MAI-CLI),國工人工智能化學平臺(MAI-CLI)將獲取到的數據與學習完成后的數據進行對比分析。
針對于距離主峰較遠的雜質,系統根據雜質系數(雜質時間/主峰時間)、雜質時間兩種因素進行相似度分析。分析出,該檢驗結果中的雜質是否為新增,異常雜質。
圖:雜質異常提醒
分析完成后將分析結果發送到實驗室管理(MAI-LIMS)系統,對出現新增、異常的雜質進行異常提醒;系統將雜質通過SPC折線圖的形式展現出來,根據某一個雜質,展現出歷史批次的占比,用戶可以根據雜質占比分析出本批次產品的合格度,與歷史生產的差距,追溯到生產,了解生產過程溫度,原料投料比等因素的實際情況,進行生產工藝的調整,分析出最優的工藝。
圖:批次雜質對比
圖:雙報告對比
人工智能雜質分析的價值:
? 提高工作效率:系統將工作站檢測完的檢驗報告通過數據解析的方式錄入到系統中,代替人工錄入方式,分析時可直接調用歷史批次的檢驗數據,大大提高了工作效率,并且有效的避免了人工錄入的不確定性因素。
? 提高分析準確度:通過國工智能雜質分析,確定了產品中不同雜質之間出現時間的具體范圍,完全代替人工經驗總結出的范圍,且人工判斷的時間范圍只針對于產品所有雜質的總范圍,雜質分析給出每個雜質的時間范圍,比人工判斷范圍更精確。
? 生產工藝優化:通過雜質分析,展示出各種原料的占比情況,分析生產過程原料反應程度,雜質在產品中的含量及雜質的數量,比與歷史批次進行對比分析,優化生產工藝。
? 通過國工化學人工智能平臺的逆向合成、正向合成、分子發現等能力可以幫助用戶快速確認雜質分子結構、分子特征、產生原因等,從而從根本上提升質量。
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