Massaindex Ett projekt inom SCOPE Norra Johan Carlson 16 oktober 2013
Mål (långsiktiga) Studera kopplingar mellan kvaliteter på papperet, massaegenskaper och processvariabler, genom hela fiberlinjen. Modellera och kontrollera variationer i massans egenskaper och förstå hur dessa i sin tur påverkar slutproduktens egenskaper.
Projektet Projektledare, handledare Johan Carlson, LTU (15%) Doktorand Mikael Håkansson, LTU (100%) Konsulter MoRe Research AB (pilotförsök) Christer Söremark / Corrvision (handledning m.m.)
Innehåll Projektstatus Vad händer just nu Preliminär modellering av fiberegenskaper före resp. efter malning. Beskrivning av variationer i pappersgenskaper. Modellering av osäkerhet i ingående data eller uppmätta egenskaper. Kommersiellt tillgänglig programvara kan inte hantera detta. Framtida arbete?
Projektstatus Tidskriftartikel om faktorförsöket inskickad och kommentarer från granskarna har kommit. Reviderad version skickas in inom ett par veckor. Analys inför artikel 2 pågår Diskussion av preliminära resultat här idag! Planering av mindre serie valideringsförsök pågår. Licentiatavhandling ska skrivas, klar före Jul (projektslut).
Efter kok, före malning indata Efter kokning Malning Kappatal Viskositet Ljushet Utbyte Rejekt Restalkali Fiberlängd kokt Fiberbredd kokt Fibervikt kokt Fiberform kokt Finesandel kokt C ml/g % ISO % % g/l mm µm mg/m % % 1 50,4 1239 28,8 52,6 8,4 13,6 2,51 35 0,25 10,1 19,1-1 50,4 1239 28,8 52,6 8,4 13,6 2,51 35 0,25 10,1 19,1 1 40,5 1220 31,1 51,7 6,2 12 2,45 34 0,209 9,3 18,1-1 40,5 1220 31,1 51,7 6,2 12 2,45 34 0,209 9,3 18,1 1 48,8 1242 29,4 52,5 7,3 14,1 1,76 35 0,244 9,4 17,9-1 48,8 1242 29,4 52,5 7,3 14,1 1,76 35 0,244 9,4 17,9 1 37,9 1171 31,4 51,6 5,8 12,3 1,67 33 0,207 8,9 15,5-1 37,9 1171 31,4 51,6 5,8 12,3 1,67 33 0,207 8,9 15,5
Efter malning utdata Efter malning Malgrad Fiberlängd mald Fiberbredd mald Fibervikt mald Fiberform mald Finesandel mald SR mm µm mg/m % % 20,3 2,22 34 0,259 10,4 16,2 20,2 2,26 33 0,227 9,4 17,5 20,7 2,21 34 0,233 10,2 15,1 19,3 2,34 33 0,211 8,8 13 20,3 1,55 33 0,178 9,7 12,2 19,7 1,61 34 0,185 10 13,2 19,2 1,69 32 0,201 7,8 11,1 20,2 1,6 32 0,2 7,8 9,9 20,2 1,84 33 0,211 9,1 11,5 20,5 1,86 33 0,214 9,1 11,3 20,7 1,86 33 0,204 8,9 11,9
Modell? Kan vi modellera fiberegenskaperna efter malning som funktion av egenskaperna före malning OCH insatt malenergi. Begränsat dataunderlag, men vi testar Problem: hitta Y = X*A, där X är tabellen med egenskaper före malning och Y är tabellen med egenskaper efter malning. Hur bestämma matrisen A? I detta fall, med PLS-regression (2 komponenter). Modellen X är en responsytemodell med korstermer och kvadratisa termer.
Andel fines 18 Finesandel mald 17 16 15 Modeled 14 13 12 11 10 9 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 Measured
Fiberlängd 2.4 Fiberlängd mald 2.3 2.2 2.1 Modeled 2 1.9 1.8 1.7 1.6 1.5 1.5 1.6 1.7 1.8 1.9 2 2.1 2.2 2.3 2.4 Measured
Fibervikt 0.26 Fibervikt mald 0.25 0.24 0.23 Modeled 0.22 0.21 0.2 0.19 0.18 0.17 0.17 0.18 0.19 0.2 0.21 0.22 0.23 0.24 0.25 0.26 Measured
Malgrad 20.8 Malgrad 20.6 20.4 20.2 Modeled 20 19.8 19.6 19.4 19.2 19 19 19.2 19.4 19.6 19.8 20 20.2 20.4 20.6 20.8 21 Measured
Observation Flera av fiberegenskaperna går ganska bra att modellera. Inte fantastiskt, men hyggligt, med tanke på det begränsade dataunderlaget. Malgrad (SR) funkar inte alls!
Analys av variationer i pappersegenskaper 27 responsvariabler (uppmätta egenskaper) Hur korrelerar dessa med varandra? Kan man reducera antalet på ett klokt sätt? I vilka experiment påverkas dessa mest?
Responsvariabler reduktion m.m. I vårt dataset finns både styrkemått och styrkeindex. Kan direkt reducera ner till 20 variabler Genom att ersätta vissa storheter för längs- resp. tvärsriktning med hopviktade versioner av bägge kan vi reducera ner till 15 variabler. Resten av reduktionen görs genom att utvärdera korrelationer (genom Principalkomponentanalys)
PCA på responser Studera vilka uppmätta egenskaper som korrelerar med varandra och i vilka experiment vi påverkar dessa. Reducera problemet från att försöka modellera 20 egenskaper (som är starkt korrelerade) till att modellera 3-4 okorrelerade principalkomponenter. Två steg Identifiera vad som korrelerar. Koppla samman detta med processvariablerna (våra faktorer)
Modellering av pappersegenskaper utifrån processvariabler Kan vi styra mot några särskilda egenskaper? Testa bygga modeller! Beställ valideringsförsök (experiment nära men inte identiska de vi redan gjort). Kan vi förutspå resultaten med hjälp av våra modeller?
Modellering av osäkerheter Vid förra mötet beskrev vi hur osäkerhet i mätningarna kan tas med i analys av vilka faktorer som påverkar resultaten. Nu ska vi hantera hur samma osäkerhet påverkar de modeller vi bygger. Samma ansats som tidigare, dvs. utgå från de mätningar vi har och simulera osäkerhet baserat på specifikationer i mätstandarder och/eller uppskattningar baserat på en känsla för processen.
Framtida arbete? Fortsatt modellering av fiberegenskaper före resp. efter malning. Modellering av pappersegenskaper. Valideringsförsök för att testa modellerna.