天津九光科技发展有限责任公司 >> 进入商铺
2024/6/25 8:49:451、关于在线近红外分析技术
近红外是指波长介于可见光与中红外之间的电磁波,ASTM将近红外谱区定义为780nm~2526nm(12800~3960cm-1)。
近红外光谱分析是指利用近红外谱区包含的物质信息,主要用于有机物定性和定量分析的一种检测技术。
近红外光谱为含H基团倍频和组合频的振动吸收。在4000~12500cm-1波数范围内有含H基团(C-H、O-H、N-H、P-H、Si-H)和其它基团(如C=O等)的一、二、三、四倍频及其组合频的振动吸收。近红外光具有一定的穿透能力(最深可达到5cm)。近红外光谱特征吸收峰重叠严重,一般不采用特征峰直接来定性和定量分析,而要依靠化学计量学方法。基于化学计量学,建立近红外光谱与成分指标(如水分、残留、氯化物、甲醇、甲醛等)之间的多元线性回归模型,是近红外光谱定量分析的基础。
在线近红外分析技术可以实时检测整个生产过程中的物料成分含量变化,以保证最终产品质量。合乎质量标准的产品需要在整个生产过程中得到保证,而不是到最后化验时才知道的,即好产品是生产出来的,而不是化验出来的。传统的对终端产品的检测存在滞后性,对已经造成的不合格产品或超过控制标准上限的产品产生的损失无法弥补。终端产品即使化验合格,由于取样的代表性,也不能保证产品合格。随着人力成本越来越贵,如何减员增效也是企业优先考虑的问题。而在精细化工反应终点判断使用在线分析技术是解决这些问题的最可行方案:
Ø在保证产品质量的前提下以合格下限生产,获得最高产出比。
Ø提高产品的质量稳定性和产品美誉度,带来额外的市场和超额收益。
Ø产品质量稳定,降低过渡料的回填成本和费用。
Ø操作控制简便,直观、省力。
Ø节约人力成本和安全成本,间接提高企业收益。
Ø可同时检测项目多,可代替的人工多。
Ø减少检测频度和取样频度,降低劳动强度,节约劳动力。
Ø节约检测成本,提高员工收入。
Ø减少生产与质检,生产与销售之间,产品与客户之间的矛盾。
2、举例,如DA300在线近红外仪(非接触)
DA300在线近红外分析仪是天津九光科技发展有限责任公司研发制造的二极管阵列在线近红外分析仪,采用铟镓砷二极管阵列技术,连续光栅全光谱扫描,并行处理所有光谱信息,在线实时准确检测,检测结果可与工厂系统集成。光源照射样品上,样品反射光进入仪器分光系统,固定光栅光谱仪立即得到各个波长吸收对应的电信号(即光谱),将光谱传输给电脑。
DA300具有稳定的光学系统,适合恶劣、复杂的生产环境如粉尘、震动等。大于30次/秒的高速全光谱数据采集,测量速度快,灵敏度高。此外,光斑面积大(直径100mm),尤其适合不均匀样品的检测。
3.1 车间安装方式
PS:大光斑可以保证检测的稳定性及准确性,非接触安装日常仪器维护量大大减少。
4.1 模型效果
PS:经与用户沟通,最关注反应终点,即残留在0.2-0.8含量范围内的准确性,故在这个范围内多取样和建模验证其准确性,共做9批反应,边收集边验证,最终后三批次验证结果满足用户要求。
4.2 2023年某些批次外部验证结果如下:
日期 | 样品名 | 近红外值 | 实验值 | 偏差 |
12/8 15:48 | 22 | 0.425 | 0.49 | -0.065 |
12/8 15:30 | 21 | 0.472 | 0.52 | -0.048 |
12/8 15:15 | 20 | 0.537 | 0.6 | -0.063 |
12/8 15:00 | 19 | 0.568 | 0.67 | -0.102 |
12/8 14:49 | 18 | 0.638 | 0.7 | -0.062 |
12/8 14:38 | 17 | 0.685 | 0.8 | -0.115 |
12/8 14:18 | 16 | 0.797 | 0.81 | -0.013 |
12/8 14:04 | 15 | 0.867 | 0.88 | -0.013 |
12/8 13:50 | 14 | 0.946 | 0.97 | -0.024 |
12/7 17:14 | 34 | 0.244 | 0.36 | -0.116 |
12/7 17:00 | 33 | 0.274 | 0.38 | -0.106 |
12/7 16:45 | 32 | 0.344 | 0.39 | -0.046 |
12/7 16:29 | 31 | 0.347 | 0.47 | -0.123 |
12/7 16:14 | 30 | 0.403 | 0.51 | -0.107 |
12/7 16:01 | 29 | 0.421 | 0.53 | -0.109 |
12/7 15:51 | 28 | 0.446 | 0.52 | -0.074 |
12/7 15:39 | 27 | 0.466 | 0.59 | -0.124 |
12/7 15:29 | 26 | 0.513 | 0.61 | -0.097 |
12/7 15:19 | 25 | 0.578 | 0.6 | -0.022 |
12/7 15:10 | 24 | 0.595 | 0.68 | -0.085 |
12/7 15:00 | 23 | 0.608 | 0.65 | -0.042 |
12/7 14:49 | 22 | 0.654 | 0.69 | -0.036 |
12/7 14:40 | 21 | 0.684 | 0.72 | -0.036 |
12/7 14:27 | 20 | 0.729 | 0.82 | -0.091 |
12/7 14:14 | 19 | 0.764 | 0.84 | -0.076 |
12/7 14:04 | 18 | 0.813 | 0.9 | -0.087 |
12/7 13:54 | 17 | 0.906 | 0.97 | -0.064 |
12/7 13:44 | 16 | 0.944 | 1.02 | -0.076 |
12/9 17:11 | 26 | 0.255434 | 0.37 | -0.115 |
12/9 16:47 | 25 | 0.317628 | 0.42 | -0.102 |
12/9 16:31 | 24 | 0.344837 | 0.43 | -0.085 |
12/9 16:15 | 23 | 0.394826 | 0.46 | -0.065 |
12/9 16:00 | 22 | 0.420647 | 0.46 | -0.039 |
12/9 15:46 | 21 | 0.447742 | 0.52 | -0.072 |
12/9 15:30 | 20 | 0.502938 | 0.56 | -0.057 |
12/9 15:14 | 19 | 0.561091 | 0.63 | -0.069 |
12/9 14:58 | 18 | 0.636164 | 0.68 | -0.044 |
12/9 14:47 | 17 | 0.685484 | 0.73 | -0.045 |
12/9 14:30 | 16 | 0.782915 | 0.86 | -0.077 |
12/9 14:18 | 15 | 0.871935 | 0.96 | -0.088 |
12/9 14:08 | 14 | 0.917138 | 1.01 | -0.093 |
标准偏差 | 0.030626 |
说明:从验证结果来看,误差标准偏差与模型效果相当,满足用户要求,且在线5s出一个数据,实时在线检测更能规避人为误差。
5、实验结论
1、从模型情况来看,残留指标线性关系较好,在0.2-0.8的范围内,模型相关性为0.954,模型SEP 为0.036,外部验证数据近红外值与实验室值偏差标准偏差0.031,误差均满足用户要求,可以指导生产。在线检测速度和检测的数据量将有质的提高,可以24h实时监控生产线。
2、数据可以接入DCS控制系统,进行自动化控制生产,保证产品品质。