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Updated: Sep 18, 2025
08:28
Stereolithographic 3D Printing with Renewable Acrylates
Published on: September 12, 2018
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批量工艺设计包括初始和运行条件以及在线物质估计在烯酸树脂聚合过程中
Rinta Kawagoe1, Fumiya Hamada2, Kazutoshi Terauchi2
1Department of Applied Chemistry, School of Science and Technology, Meiji University, 1-1-1 Higashi-Mita, Tama-ku, Kawasaki-shi, Kanagawa-ken 214-8571, Japan.
ACS omega
|June 23, 2025
概括
这项研究开发了一个使用机器学习和软传感器来控制烯酸树脂生产的系统. 该系统通过实时估计和条件调整,确保产品性能在批处理期间保持在目标范围内.
科学领域:
- 化学工程是化学工程的重要组成部分.
- 聚合物科学 聚合物科学
- 数据科学数据科学数据科学
背景情况:
- 在批量生产过程中,烯酸树脂的生产往往面临着在持续实现目标产品属性的挑战.
- 实时监测和控制对于优化批量生产和确保产品质量至关重要.
研究的目的:
- 开发一个综合系统,以实现烯酸树脂批量生产的目标产品特性.
- 实现机器学习模型和软传感器,用于实时过程监控和控制.
主要方法:
- 机器学习模型是为了根据初始条件预测产品属性而构建的.
- 使用近红外光谱的软传感器被开发用于实时属性估计.
- 第二组机器学习模型将操作条件与估计的属性相关联.
主要成果:
- 该系统成功引导了烯酸树脂批量生产,以保持产品性能在所需的目标范围内.
- 在批量处理过程中使用软传感器实现了产品属性的实时估计.
- 综合系统证明了对批量反应堆运行的有效控制.
结论:
- 开发的系统可以在批量生产中精确控制烯酸树脂的性能.
- 机器学习和软传感器的结合为实时流程优化提供了强大的解决方案.
- 这种方法促进了高质量的烯酸树脂的持续生产,满足了特定的性能目标.
