據了解,大部分材料行業在生產中普遍存在著同批次、不同時間段或者不同批次之間,質量不穩定的問題。當前國內的企業對于檢測環節,基本采用的是離線檢測方式,按照取樣計劃進行取樣檢驗,響應速度慢,大多數場景是在做事后處理;在生產中常用的催化劑、半成品或某些小料,由于放置時間過長、保存方式不當等原因,其理化性質可能會發生一定程度的變化,導致最終產品的質量參差不齊。用戶急需一套低成本、易安裝、能在線檢測、檢測速度快的方案,在生產過程中能夠提前或者及時對產品問題做出快速響應,并且通過當前主流的AI人工智能技術將大量數據加以利用、學習,輔助生產過程中的決策。
光譜就是光在不同波長處的強度分布曲線。紅外光譜儀是利用物質對不同波長的紅外輻射的吸收特性,進行分子結構和化學組成分析的儀器。光譜在線檢測是一種利用光學方法檢測某種物質光譜特征的技術。其工作原理是通過采集并分析物質的反射、吸收或發射光譜,來定量或定性檢測該物質及其變化特征。
國工智能在線智能光譜檢測儀就是利用物質對不同波長的輻射(紫外——近紅外)的吸收特性,進行分子結構和化學組成的分析而產生的強度分布曲線,隨著橫坐標波長的變化,不同波長對應的光強度也隨之變化。
以在線智能光譜儀采集數據為前提,數據大腦平臺為依托,“在線智能光譜檢測系統”通過當前主流AI人工智能技術在線將采集到的大量數據機器學習、訓練模型,模型對生產材料進行在線檢測,檢測結果可以輔助生產過程的決策,在品質監控以及原料投放方面起到了重要作用。光譜傳感器的光源波段覆蓋紫外到近紅外區域。
產品分為隔爆\普通型液體在線光譜和插入式(儀表式)在線檢測,同時還配置了自動清洗裝置、傳送裝置及快插安裝結構,方便取樣及清洗過程的順利進行,保障產品數據采集的準確性。采用國工智能硬件采集設備對目標產品進行取樣,用戶化工防爆現場的在線采樣覆蓋紫外-近紅外,可接于管道,反應釜容器,罐區,實驗室等,通過內置PLC控制,可與產線控制系統如DCS進行聯動控制和數據互傳,同時整套系統會接入國工數據大腦,對產線中產品質量進行實時監控和決策分析。
通過光譜對物質進行檢測產生數據,上傳至數據大腦平臺,數據大腦將產生的數據進行分析可以實現定量檢測、定性檢測、一致性分析三種功能。
應用案例:
某客戶在生產過程中,涉及浸泡工藝。浸泡時使用的浸泡液是一種不斷發生氧化變化的液體。當浸泡液氧化到一定程度后,它的功效會隨之減少,當減少到一定程度時便不能繼續用于生產,需要更換或者添加新的浸泡液。由于上游浸泡液的保密性,液體無法通過實驗室的檢測來判斷是否處于有效狀態,以及是否可以繼續用于生產,導致生產出來的產品參差不齊,嚴重的話會影響整個企業的產品形象。
一套可以及時顯示當前液體有效期的檢測方案。
物料:A溶液(處理前)、A溶液(處理后)(注:處理后的液體加入了B物質,可認為處于失效狀態)
檢測目的:檢測出溶液處理前后的差異,判斷其是否有效
檢測方式:將溶液(A處理前溶液、A處理后溶液)分別采集數據。利用國工智能在線光譜儀于近紅外通道,對液體使用一致性對比的檢測方式,檢測處理前與處理后的差異,判斷其是否有效。
一、數據采集
將A處理前、A處理后溶液分別倒出150ml至容器中,進行數據采集。
二、數據處理分析
取每組所采集數據進行查看,同組數據波動率在2%以內,數據處于穩定狀態。
驗證方案:將A處理前溶液數據訓練一致性模型,取A處理前后溶液數據進行檢測驗證。
三、檢測驗證:
以A處理前溶液作為標準樣,取A處理前后溶液的數據進行檢測,A處理前溶液(溶液本身做采集數據)檢測結果為99%以上,A處理后溶液檢測結果為95%,差值為4%。
液體處理前后差異明顯:A處理前溶液和A處理后溶液,差值為4%;
在實驗室環境下使用定一致性對比的檢測方式進行檢測驗證,針對此次原料的檢測,結果如下:
1、處理前溶液有效期為100%,處理之后的液體為失效狀態,處理前后溶液之間的差異明顯,國工智能在線光譜檢測儀可以檢測到液體的浸泡液的失效狀態;
2、能夠檢測出液體的變化程度,為現場生產起到了輔助決策的作用。
綜上所述,智能光譜在線檢測可以檢測液體變化情況這一需求,在線檢測的方式一定程度上為客戶現場減少了取樣、送樣、接收樣品、實驗室離線檢測的次數,檢測速度快、響應速度快,為客戶降低了時間成本、人力成本、實驗室維護成本,同時提高了生產效率;可以與現場PLC、DCS交互監控,進而實現現場的反控;可以與MES、LIMS等系統進行聯動,為客戶做到了輔助生產過程的判斷與決策,在品質監控以及原料投放方面起到了重要作用。
1、客戶場景:制藥、生物、石油化工、精細化工、環保、食品;
2、檢測對象:液體、粉體、固體、定性類別、相似度、含量濃度;
3、安裝場景:管道、反應釜容器、罐區、實驗室、料槽、自動化設備等;
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