很多行業(yè)中所用的原料、輔料和助劑的品質(zhì)檢驗(yàn)和生產(chǎn)過(guò)程控制，都會(huì)需要黏度測(cè)量，黏度指標(biāo)代表了樹脂聚合物的分子量、結(jié)構(gòu)、含量濃度大小等信息。一個(gè)好的產(chǎn)品，首先應(yīng)該是保證不同批次產(chǎn)品在主要指標(biāo)上的穩(wěn)定性，只有保證了品質(zhì)的穩(wěn)定，才能不斷的優(yōu)化和提高產(chǎn)品的性能。
黏度指標(biāo)作為很多物料的QC指標(biāo)已廣泛使用，但作為過(guò)程控制的測(cè)量，尤其是實(shí)時(shí)、在線測(cè)量，有人用過(guò)、有人聽說(shuō)過(guò)、有人想嘗試、有人想再等等看，真正用好和滿意的并不多，有說(shuō)：在線數(shù)據(jù)波動(dòng)大、不平穩(wěn)；在線數(shù)據(jù)很平穩(wěn)，變化不大；在線數(shù)據(jù)和想象的趨勢(shì)不一樣；在線數(shù)據(jù)和實(shí)驗(yàn)室數(shù)據(jù)對(duì)不上；反正是在線黏度計(jì)不好用。
究其原因，有儀器選型的問(wèn)題；也有對(duì)黏度、流變認(rèn)識(shí)不夠的原因。測(cè)量的物料絕大多數(shù)都是非牛頓流體，黏度在不同的條件下是會(huì)變化的，所以認(rèn)為裝了在線黏度計(jì)之后，直接看到的黏度值就應(yīng)該和實(shí)驗(yàn)室黏度值是一樣的，那是不可能的。但是，借助于后續(xù)的大數(shù)據(jù)分析和處理，通過(guò)黏度補(bǔ)償和實(shí)驗(yàn)室方法轉(zhuǎn)換，就可以得到所需要的黏度值。收集一定數(shù)量的在線溫度、在線黏度和實(shí)驗(yàn)室黏度值，經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)分析得到相應(yīng)的黏溫系數(shù)和實(shí)驗(yàn)室轉(zhuǎn)換系數(shù)，在DCS上組態(tài)生成指定溫度下的在線黏度和實(shí)驗(yàn)室轉(zhuǎn)換黏度，再經(jīng)過(guò)驗(yàn)證和計(jì)算修正，就可以得到平均相對(duì)誤差在5%以內(nèi)的轉(zhuǎn)換結(jié)果。這一過(guò)程需要一定的流變學(xué)和統(tǒng)計(jì)分析基礎(chǔ)。
經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)的積累，可以得到每個(gè)系列產(chǎn)品的計(jì)算參數(shù)，形成參數(shù)庫(kù)，并逐漸積累過(guò)程原始數(shù)據(jù)，優(yōu)化生產(chǎn)工藝參數(shù)，形成自己獨(dú)有的know how。大數(shù)據(jù)時(shí)代的在線黏度測(cè)量和控制研究，需要遵循有以下基本原則：要全體不要抽樣；要效率和混雜而不要絕對(duì)精確；要相關(guān)不要因果。逐步開始人工智能，不要迷信配方、而要注重過(guò)程數(shù)據(jù)積累、優(yōu)化控制和產(chǎn)品最終的穩(wěn)定性。
作者：丁曉炯，笙威工程技術(shù)服務(wù)（上海）有限公司技術(shù)總監(jiān)
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