基于最佳投影識(shí)別法的聚全氟乙丙烯生產(chǎn)工藝優(yōu)化

徐 瀟, 盧凱亮, 蔣若寧, 趙洪濤, 李軍巍, 陸文聰,

(1. 上海大學(xué)理學(xué)院, 上海200444; 2. 上海大學(xué)材料基因工程組工程研究院, 上海200444;3. 上海華誼信息技術(shù)有限公司, 上海200025; 4. 上海三愛富新材料有限公司, 上海200025)

聚全氟乙丙烯(fluorinated ethylene propylene,FEP)是將四氟乙烯和六氟丙烯以一定的配比共聚合而得到的聚合物. 聚全氟乙丙烯是可熔融加工氟樹脂系列產(chǎn)品中最早確定的品種, 其工作溫度范圍在?190 ～205?C. 在諸多有機(jī)氟樹脂產(chǎn)品中, FEP 是熱塑性樹脂, 加工性能好,有較好的耐高低溫性能和化學(xué)穩(wěn)定性. FEP 還具有較出色的電絕緣性能和易加工性能、低火焰蔓延和低煙霧產(chǎn)生的特性, 可用作電線、電纜中的絕緣材料. FEP樹脂的粘度和熔融指數(shù)與其分子量大小有關(guān), 不同熔融指數(shù)級(jí)別的樹脂有不同的用途, 如熔融指數(shù)大于2.0 g/10 min 的擠出料絕大部分用在高溫、射頻、計(jì)算機(jī)及特種電線電纜的加工生產(chǎn); 熔融指數(shù)在1.0～2.0 g/10 min 范圍的模壓料用于換熱器管、泵、閥內(nèi)襯的制作[1-7]. 因此, 為提高企業(yè)生產(chǎn)的經(jīng)濟(jì)效益, 在實(shí)際生產(chǎn)過程中FEP 樹脂以熔融指數(shù)作為產(chǎn)品質(zhì)量控制標(biāo)準(zhǔn), 故需要提高FEP 的熔融指數(shù)的生產(chǎn)達(dá)標(biāo)率. 上海三愛富新材料有限公司的FEP 裝置采用了分布式控制系統(tǒng), 并已經(jīng)積累了豐富的生產(chǎn)數(shù)據(jù), 為基于數(shù)據(jù)挖掘的生產(chǎn)優(yōu)化提供了可能. 在實(shí)際生產(chǎn)過程中FEP 工況受溫度、壓力、流量、氣體成分等多種因素的影響, 而目前這些工藝參數(shù)基本上根據(jù)經(jīng)驗(yàn)確定, 使得FEP 的熔融指數(shù)的生產(chǎn)達(dá)標(biāo)率不盡如人意, 因此優(yōu)化潛力較大.

統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別是工業(yè)優(yōu)化和工業(yè)故障診斷的有效工具, 但是不同的統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別方法可以產(chǎn)生不同的模式識(shí)別分類投影圖, 如何從眾多的投影圖中由計(jì)算機(jī)快速自動(dòng)地選出一個(gè)最佳的分類投影圖, 是工業(yè)優(yōu)化過程中自動(dòng)建模的前提條件.

本工作根據(jù)上海三愛富新材料有限公司FEP 裝置的實(shí)際生產(chǎn)情況, 利用本工作提出的最佳投影識(shí)別(optimal projection recognition, OPR)方法[8], 解決了計(jì)算機(jī)自動(dòng)選擇最佳模式識(shí)別投影圖的問題, 進(jìn)而建立熔融指數(shù)與有關(guān)工藝參數(shù)間關(guān)系的數(shù)學(xué)模型, 以此優(yōu)化生產(chǎn)裝置的操作工藝條件, 從而提高企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益.

1 聚全氟乙丙烯生產(chǎn)工藝

FEP 是四氟乙烯(tetrafluoroethy lene, TFE)與六氟丙烯(hexafluroprogylene, HFP)單體共聚而制得的聚合物, 其聚合反應(yīng)是在臥式反應(yīng)器內(nèi)進(jìn)行的, 反應(yīng)器帶有恒溫夾套和攪拌器.反應(yīng)前, 在聚合反應(yīng)器中加入四氯乙烯和六氟丙烯單體、引發(fā)劑與調(diào)節(jié)劑. 在反應(yīng)過程中, 四氟乙烯和引發(fā)劑不斷加入反應(yīng)器中. 當(dāng)反應(yīng)溫度小于100?C、壓力小于2.0 MPa 時(shí), 反應(yīng)速率可通過四氟乙烯的加入速率、反應(yīng)壓力和攪拌速率來控制. 攪拌影響氣相含氟單體向水溶液中擴(kuò)散傳質(zhì), 聚合介質(zhì)中生成的聚合物顆粒以膠粒狀分散在水相中, 通過強(qiáng)力攪拌可獲得凝聚的聚合物顆粒. 當(dāng)完成共聚合反應(yīng)后, 把聚合物料送入脫氣器中, 并將聚合粉末從未反應(yīng)的單體中分離出來. 隨后, 聚合粉末從容器中倒出, 經(jīng)過篩分、造粒, 最后進(jìn)行包裝. 未反應(yīng)的單體經(jīng)過回收處理并分析合格后, 再在以后的FEP 共聚合反應(yīng)中重新加入?yún)⒓臃磻?yīng)[9-10].

2 最佳投影識(shí)別法

統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的主要方法之一, 為實(shí)現(xiàn)統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別方法的自動(dòng)建模, 需要從不同方法所得眾多的投影圖中由計(jì)算機(jī)自動(dòng)選出一個(gè)最佳的模式識(shí)別分類投影圖(2 維投影面).

不同的統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別方法因計(jì)算原理不同可以得到不同分類結(jié)果的投影圖, 即使同一種統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別方法也可能有不同的投影方向, 如主成分分析方法可以得到M(M ?1)/2 個(gè)不同的投影圖, 其中M 為特征變量數(shù). 為此, 本工作提出最佳投影識(shí)別(optimal projection recognition, OPR)法, 用以探尋分類最佳的2 維投影面, 其原理是通過若干統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別投影(本工作應(yīng)用了主成分分析、Fisher 判別矢量、偏最小二乘和線性球映射等投影)計(jì)算后, 在各隱含的投影平面上用迭代法搜索出一個(gè)分類最佳的投影圖(2 維投影面), 即在該投影圖上將優(yōu)類樣本聚集在一定范圍內(nèi), 且劣類樣本混入優(yōu)化區(qū)(優(yōu)類樣本分布范圍)的數(shù)量盡可能少.

例如, 對(duì)于2 類樣本的分類問題, 設(shè)第一類樣本(通常設(shè)定為優(yōu)類樣本)的數(shù)目為N1, 第二類樣本(通常設(shè)定為差類樣本)的數(shù)目為N2. 如果在某個(gè)投影面上第一類樣本的分布區(qū)域內(nèi)混入了N3個(gè)第二類樣本(最好的情況是N3= 0, 最差的情況是N3= N2), 那么定義2 維投影圖對(duì)于優(yōu)類樣本的正確識(shí)別率P =N1/(N1+N3), 而OPR 法將給出P 最大(相應(yīng)的N3最小)的那個(gè)2 維投影面. 本工作提出的OPR 法可以自動(dòng)獲得最佳分類投影圖以及優(yōu)化區(qū)(優(yōu)類樣本分布范圍)的邊界方程[11].

3 聚全氟乙丙烯的工藝優(yōu)化模型

3.1 收集生產(chǎn)數(shù)據(jù)

本工作收集了上海三愛富新材料有限公司FEP 裝置的生產(chǎn)數(shù)據(jù), 根據(jù)用戶指定的要求,產(chǎn)品的目標(biāo)熔融指數(shù)有3 個(gè)分布范圍, 因此需要收集如下3 組生產(chǎn)數(shù)據(jù)分布進(jìn)行建模.

(1) 第一組數(shù)據(jù)(58 個(gè)樣本). 聚全氟乙丙烯生產(chǎn)的目標(biāo)熔融指數(shù)要求分布在0.8～1.5 范圍內(nèi). 將產(chǎn)品熔融指數(shù)分布在該范圍內(nèi)的樣本設(shè)定為優(yōu)類樣本(達(dá)標(biāo)樣本), 樣本中共有28 個(gè); 熔融指數(shù)在0.8 以下和1.5 以上的定為劣類樣本, 共有30 個(gè).

(2) 第二組數(shù)據(jù)(90 個(gè)樣本). 聚全氟乙丙烯生產(chǎn)的目標(biāo)熔融指數(shù)要求分布在2.5～3.5 范圍內(nèi). 將產(chǎn)品熔融指數(shù)分布在該范圍內(nèi)的樣本設(shè)定為優(yōu)類樣本(達(dá)標(biāo)樣本), 樣本中共有45 個(gè); 熔融指數(shù)在2.5 以下和3.5 以上的定為劣類樣本, 共有45 個(gè).

(3) 第三組數(shù)據(jù)(79 個(gè)樣本). 聚全氟乙丙烯生產(chǎn)的目標(biāo)熔融指數(shù)要求分布在4.5～5.5 范圍內(nèi). 將產(chǎn)品熔融指數(shù)分布在該范圍內(nèi)的樣本設(shè)定為優(yōu)類樣本(達(dá)標(biāo)樣本), 樣本中共有35 個(gè); 熔融指數(shù)在4.5 以下和5.5 以上的定為劣類樣本, 共有44 個(gè).

3 組數(shù)據(jù)收集的自變量均有初始單體組成(C1)、補(bǔ)加單體組成(C2)、初始單體加入量(W1)和補(bǔ)加單體加入量(W2).

3.2 建立優(yōu)化模型

3.2.1 第一組數(shù)據(jù)建模

以聚全氟乙丙烯產(chǎn)品是否達(dá)標(biāo)為目標(biāo)變量Y(達(dá)標(biāo)Y =1; 不達(dá)標(biāo)Y =2), 以C1, C2, W1,W2為模式識(shí)別特征變量, 經(jīng)最佳投影識(shí)別計(jì)算, 得到如圖1 所示的模式識(shí)別最佳投影分類圖(對(duì)應(yīng)于主成分分析(principal component analysis, PCA)方法的第一主成分PCA(1)和第二主成分PCA(2)構(gòu)成的投影圖), 發(fā)現(xiàn)有明顯的統(tǒng)計(jì)分布規(guī)律, 2 個(gè)主成分所解釋的方差占比為85.3%. 圖1 中的矩形區(qū)域?yàn)閮?yōu)類樣本分布區(qū), 其中優(yōu)類樣本約占95.45%, 遠(yuǎn)高于總樣本中優(yōu)類樣本所占比例(48.28%). 如果使生產(chǎn)控制在優(yōu)化區(qū)內(nèi), 則所得優(yōu)類樣本的比例將顯著提高.圖1 中優(yōu)類樣本的分布范圍(亦稱優(yōu)化區(qū))可由如下聯(lián)立方程組表示:

圖1 第一組數(shù)據(jù)最佳投影圖Fig.1 Optimal projection recognition of the first set of data

3.2.2 第二組數(shù)據(jù)建模

以聚全氟乙丙烯產(chǎn)品是否達(dá)標(biāo)為目標(biāo)變量Y(達(dá)標(biāo)Y =1; 不達(dá)標(biāo)Y =2), 以C1, C2, W1,W2為模式識(shí)別特征變量, 經(jīng)最佳投影識(shí)別計(jì)算, 得到如圖2 所示的模式識(shí)別最佳投影分類圖(對(duì)應(yīng)于主成分分析方法的第一主成分PCA(1)和第二主成分PCA(2)構(gòu)成的投影圖), 發(fā)現(xiàn)有明顯的統(tǒng)計(jì)分布規(guī)律, 2 個(gè)主成分所解釋的方差占比為84.5%. 圖2 中的矩形區(qū)域?yàn)閮?yōu)類樣本分布區(qū), 其中優(yōu)類樣本約占68.97%, 高于總樣本中優(yōu)類樣本所占比例(50%). 如果使生產(chǎn)控制在優(yōu)化區(qū)內(nèi), 則所得優(yōu)類樣本的比例將顯著提高. 圖2 中優(yōu)類樣本的分布范圍(亦稱優(yōu)化區(qū))可由如下聯(lián)立方程組表示:

圖2 第二組數(shù)據(jù)最佳投影圖Fig.2 Optimal projection recognition of the second set of data

3.2.3 第三組數(shù)據(jù)建模

以聚全氟乙丙烯產(chǎn)品是否達(dá)標(biāo)為目標(biāo)變量Y(達(dá)標(biāo)Y =1; 不達(dá)標(biāo)Y =2), 以C1, C2, W1,W2為模式識(shí)別特征變量, 經(jīng)最佳投影識(shí)別計(jì)算, 得到如圖3 所示的模式識(shí)別最佳投影分類圖(對(duì)應(yīng)于主成分分析方法的第一主成分PCA(1)和第二主成分PCA(2)構(gòu)成的投影圖), 發(fā)現(xiàn)有明顯的統(tǒng)計(jì)分布規(guī)律, 2 個(gè)主成分所解釋的方差占比為84.6%. 圖3 中的矩形區(qū)域?yàn)閮?yōu)類樣本分布區(qū), 其中優(yōu)類樣本約占70%, 遠(yuǎn)高于總樣本中優(yōu)類樣本所占比例(44.3%). 如果生產(chǎn)控制在優(yōu)化區(qū)內(nèi), 則所得優(yōu)類樣本的比例將顯著提高. 圖3 中優(yōu)類樣本的分布范圍(亦稱優(yōu)化區(qū))可由下列聯(lián)立方程組表示:

圖3 第三組數(shù)據(jù)最佳投影圖Fig.3 Optimal projection recognition of the third set of data

3.3 特征變量的優(yōu)化范圍

一個(gè)確定各組數(shù)據(jù)中特征變量?jī)?yōu)化范圍的簡(jiǎn)單方法是分別選取其最佳投影圖中優(yōu)化區(qū)間內(nèi)若干個(gè)典型代表點(diǎn), 然后求出其分布范圍的平均值, 即可求得特征變量的優(yōu)化范圍(見表1).

表1 各組產(chǎn)品的特征變量?jī)?yōu)化范圍Table1 Optimization range of characteristic variables for each group of products

4 結(jié)束語

本工作提出的OPR 法能從不同建模方法所得眾多的模式識(shí)別投影圖中自動(dòng)獲得分類效果最好的投影圖, 不僅解決了最佳模式識(shí)別分類投影圖的選取中存在的客觀性問題, 而且還解決了模式識(shí)別調(diào)優(yōu)的自動(dòng)化問題, 特別是OPR 法可自動(dòng)得到優(yōu)化控制區(qū)的判別方程式, 能根據(jù)實(shí)時(shí)特征變量診斷產(chǎn)品是否達(dá)標(biāo). 將該方法用于優(yōu)化聚全氟乙丙烯生產(chǎn)工藝, 可提高產(chǎn)品熔融指數(shù)的合格率. 因此, OPR 法作為自動(dòng)模式識(shí)別建模方法可望在化工生產(chǎn)自動(dòng)化和模式識(shí)別調(diào)優(yōu)中得到廣泛的應(yīng)用.