用于纸浆和纸生产的动态校正酶选择和配制物的系统和方法

技术领域

本发明一般地涉及用于工业过程中的组分表征和反馈实现的系统和方法。

更特别地，如本文所公开的发明的实施方案涉及用于优化纸浆和造纸生产中的酶选择和计量添加(dosing)以及基于来自在线传感器和数据分析的反馈进一步主动实时地校正酶计量添加的系统和方法。然而，如本文所公开的系统和方法的替代实施方案可针对其他过程诸如例如生物质生产。

背景技术

常规造纸方法可通常包括：形成纤维素纤维的水悬浮液，通常称为纸浆；添加各种加工和纸增强材料，例如增强、保留、助排水(drainage aid)和/或施胶材料，或其他功能添加剂；将纤维片材化(sheeting)和干燥以形成期望的纤维素幅材；以及对幅材进行后处理以向所得纸提供各种期望的特性，例如施胶材料的表面施加，以及诸如此类。可相应地施加具有各种酶剂量比的各种类型的酶组合物以处理纤维以改进纸浆的性质(例如，改进纤维悬浮浆料的排水)和/或成品片材的性质(例如强度、孔隙率、柔软度)。

当纸浆和造纸生产商购买和/或生产纤维以及进行等级开发活动时，观察到纤维的纤维性质因多种原因而发生变化，所述原因包括但不限于用于生成纤维的树的物种、使用的纤维的共混物、纤维是原生的还是再循环的、树生长条件、季节性、制浆工艺、纸浆处理以及诸如此类。这向其过程中引入了固有的可变性，并且可改变应计量添加(dosed)至用于施加漂白和/或纤维改性酶的系统的酶的类型和量。添加错误的酶混合物或剂量可导致不必要的活性(activity,作用)、化学品花费的浪费或纤维的过度发展，从而进一步导致效率损失。

期望生成和利用纤维表面表征数据、纤维品质分析、系统物理条件(例如温度、pH、流速、电导率、ORP、杀生物剂残留)和适当的酶泵送设备的数据库，以确保针对特定纤维/配料和系统优化酶的计量添加。

如果这样的优化的计量添加技术可被应用于漂白过程和/或造纸机，以帮助漂白和/或成品片材的物理性质(例如，拉伸强度、爆破、排水、孔隙率等)，那将是进一步期望的。

常规的系统和方法已知实现纤维表面表征、纤维品质分析以及用于物理条件和酶配制物的手动和在线传感器以改进稳定性和性能的有限的示例。

然而，这样的常规技术受到很大限制，因为它们利用的技术在实践中往往不可靠，并且典型地专注于酶选择和配制方法的单一部分，而不是提供或以其他方式使得能够实现更全面的框架。

发明内容

一般而言，如本文所公开的系统和方法代表了相对于现有技术的技术进步，至少在于它们可利用信息的数据库以提供用于产品选择和应用的算法，所述算法可使用纤维和物理条件的测量来基本上实时地调整。这样的算法可在性质上是动态的，基于观察到的在过程输入的各种组合和纤维品质、产品功效以及诸如此类的形式的期望的结果之间随着时间推移的相关性。

如本文所公开的系统可优选地藉由板载用户界面、移动计算设备、基于Web的界面等实现可访问的可视化图形、警报、通知以及诸如此类，以补充任何自动化能力以及与相关过程相关的可操作见解(actionable insight)。

用于预测模型开发的示例性技术可包括监督和无监督学习、硬和软聚类、分类、预报(forecasting)以及诸如此类。

本公开内容的一个目的是提供若干关键纤维、酶和系统数据点的数据库，以确定针对特定应用的最佳酶共混物和剂量。简而言之，系统和方法可将纤维表面基材表征、纤维品质分析数据(包括如纤维长度、纤维宽度、原纤化、扭结、卷曲等要素)、酶活性指纹(fingerprint)、来自过程的物理测量(pH、温度和流速/保留时间)和产品功效数据相关联，以提供初始产品共混物和剂量率(dosing rate,计量添加率)。系统可针对整个过程的单个方面实现，或者可作为泵撬(pumping skid)的一部分实现，所述泵撬可将多种原材料共混在一起，以获得最佳的共混物和剂量率。例如，该撬可与流速、温度、化学残留和pH值的在线传感器以及与成品片材的强度、自由度和品质相关的系统数据集成，以确定是否达到了最优计量添加。此外，随着与纤维品质和基材优势(prevalence)相关的数据被收集和上传到系统，存在的酶原材料的平衡可随着时间推移而调整。

系统输出可例如馈送到计量添加撬(dosing skid)中，所述撬将共混酶原材料，以直接输送到纸浆或造纸应用中，并且在至少纸浆漂白和纸巾/包装/造纸应用方面可为特别有利的。

如本文所公开的系统和方法可进一步利用前端数据采集应用程序，所述应用程序将信息馈送到整个数据库中，其中这样的信息可进一步以无线方式或通过集成信号传送到共混和计量添加撬。各种传感器、控制器、在线设备和其他中间组件可与“物联网”(IoT)可兼容，或者以其他方式组成一个相互关联的网络，其中相关输出可实时地上传到基于云的服务器。

鉴于上述问题和目的的一些或全部，如本文所公开的方法的第一示例性实施方案自动提供在工业过程中的实时计量添加校正，在所述工业过程中将一种或多种酶(和支持配制物组分)施加至用于生产纸浆或纸产品的天然纤维。这样的天然纤维当然可包括木纤维，但也潜在地包括其他纤维素纤维和非传统纸配料，包括竹子、草(例如甘蔗渣)等。第一步包括，至少部分地基于输入数据，选择待施加的初始酶共混物，以及对于其一种或多种组分的相应剂量率，所述输入数据包含对于纸浆或纸产品的预期纤维表面基材表征、对于纸浆或纸产品的预期纤维品质表征以及一种或多种酶共混物组分的一个或多个相应特性。在施加初始酶共混物以及对于其一种或多种组分的相应剂量率之后，提供对应于对于纤维表面基材表征和纤维品质表征的所测量的实际值的实时反馈数据。另一个步骤包括，至少部分地基于反馈数据，动态选择待施加的替代酶共混物，以及对于其一种或多种组分的相应剂量率。

在第二实施方案中，根据上述第一实施方案的一个示例性方面可包括，基于对于一个或多个工业过程特性的预期值进一步选择待施加的初始酶共混物和相应剂量率，以及实时反馈数据进一步包含所述一个或多个工业过程特性的测量值。

在第三实施方案中，根据上述第一或第二实施方案中的任一个的一个示例性方面可进一步包括，实时反馈数据进一步包含对于工业过程特性的测量值，所述工业过程特性包含温度、系统流速、pH值、电导率值、ORP值、杀生物剂残余值和停留时间中的一个或多个。所考虑的特性的仍进一步的实例可包括纸浆配料(pulp furnish)和制浆方法。

在第四实施方案中，根据上述第一至第三实施方案中的任一个的一个示例性方面可包括，使用与纸浆或纸产品相关联的预定模型来选择初始酶共混物和相应剂量率以产生来自工业过程的结果，并且该方法进一步包含至少部分地基于提供的实时反馈数据来选择性地改变预定模型。

在第五实施方案中，根据上述第一至第四实施方案中的任一个的一个示例性方面可包括根据第一总剂量率将初始酶共混物的一种或多种组分共混，以及在工业过程中施加所述共混的初始酶共混物的一种或多种组分。所述示例性方面可通过计量添加控制阶段(例如，通过计量添加控制器体现或以其他方式包括计量添加控制器)提供，其可进一步被配置为例如根据总剂量率将所选择的替代酶共混物的一种或多种组分共混，以及施加所述共混的所选择的替代酶共混物的一种或多种组分代替初始酶共混物的一种或多种组分。

在第六实施方案中，根据上述第一至第五实施方案中的任一个的一个示例性方面可包括相对于纤维长度、宽度、原纤化、细胞壁厚度、细料密度/分布、纤维扭结和纤维卷曲中的一个或多个来确定纤维品质表征。

在第七实施方案中，根据上述第一至第六实施方案中的任一个的一个示例性方面可包括，实时反馈数据进一步包含关于纸浆或纸产品的纤维强度、孔隙率、卡尺(caliper)、柔软度、皱数(crepe count)、自由度和排水中的一个或多个的体系性能数据。

在第八实施方案中，根据上述第一至第七实施方案中的任一个的一个示例性方面可包括将所选择的初始酶共混物和动态选择的待施加的替代酶共混物以及其相应剂量率提供至纸浆漂白过程控制器。

在第九实施方案中，根据上述第一至第七实施方案中的任一个的一个示例性方面可包括将所选择的初始酶共混物和动态选择的待施加的替代酶共混物以及其相应剂量率提供至造纸控制器。

在第十示例性实施方案中，如本文所公开的系统自动提供在工业过程中的实时计量添加校正，在所述工业过程中将酶共混物的一种或多种组分施加至用于生产纸浆或纸产品的天然纤维。数据存储单元包含将一个或多个纸浆或纸产品与相应的预期纤维表面基材表征和预期纤维品质表征相关联的模型，以及进一步包含对应于酶特性的数据。一个或多个在线传感器被配置为生成代表对于纤维表面基材表征和纤维品质表征的所测量的实际值的输出信号。生产阶段可包括多个容器，每个容器被配置为存储和选择性地输送对应于所选择的酶共混物组分的相应原材料。计量添加控制阶段可包括一个或多个计算设备，所述计算设备在功能上链接到数据存储单元和所述一个或多个在线传感器，并且被配置为在对应于第一至第九实施方案中的任一个的方法中指导步骤的实施。

所述一个或多个计算设备可例如包括根据上述第五示例性实施方案的计量添加控制器。

在一个进一步的任选的方面，根据第十示例性实施方案的生产阶段可包含纸浆漂白过程控制器，所述纸浆漂白过程控制器被配置为接收和施加所选择的一种或多种酶的初始集合以及动态选择的一种或多种酶的替代集合，以及其相应剂量率。

在一个进一步的任选的方面，根据第十示例性实施方案的生产阶段可包含造纸控制器，所述造纸控制器被配置为接收和施加所选择的一种或多种酶的初始集合以及动态选择的一种或多种酶的替代集合，以及其相应剂量率。

如关于第一至第十示例性实施方案中的任一个所描述的计算设备、计量添加控制器、纸浆漂白过程控制器和/或造纸控制器可在本公开内容的范围内集成在相同设备中，或者它们中的一些或全部可作为分立组件(discrete component)提供。

在结合附图时阅读以下公开内容后，本文中所阐述的实施方案的许多目的、特征和优点对于本领域技术人员将容易地显而易见。

附图说明

图1是代表如本文所公开的系统的示例性实施方案的框图。

图2是代表用于初始产品和剂量选择以及基于纤维和系统参数的后续调整的如本文所公开的方法的示例性实施方案的图和简化流程图。

具体实施方式

简而言之，如本文所公开的系统和方法可实现以将配料、系统和酶性质相关联，以根据需要为酶共混物提供定制或以其他方式优化的计量添加方案，以保持成品纸浆或纸产品的理想性质。虽然以下对如本文所公开的系统和方法的实施方案的描述可能出于说明目的而侧重于一种或多种酶的选择和配制，但本领域技术人员可以理解这样的方法在用于酶技术的支持组分(例如非离子表面活性剂、聚合物等)的对应的选择和/或配制中的相关性，其潜在地有助于系统关于酶活性的优化。酶和对应的助剂例如在如本文所公开的系统和方法中使用的聚合物型表面活性剂可相应地单独地供应或作为酶共混物集体地供应，其选择、配制和动态适应可通过本公开内容的各种实施方案得到增强。

最初参考图1，如本文所公开的系统100可包含多个计量添加控制阶段106a、106b、......106x，如以与生产阶段110(例如纸浆或纸生产阶段)功能协调所示，其中可提供各计量添加控制阶段以便在制备的组合物中待施加的相应酶。替代地，选择和计量添加操作可关于混合在一起以形成酶产品的多种酶在本公开内容的范围内通过单个计量添加控制阶段进行。

传感器102的阵列，所述阵列例如包括在线传感器102，链接到计量添加控制阶段106以及数据存储104，所述数据存储104例如包括一个或多个数据库104，具有用于实现如本文所公开的方法和操作的模型、算法和数据。来自计量添加控制阶段的输出可包括提供至纸浆或纸生产阶段110的计量添加信息108，其进一步向计量添加控制阶段提供反馈信息112。来自生产阶段110的反馈信息112是相对于传感器102的阵列独立地示出的，但是可理解，反馈112可包括来自传感器的阵列的信号。计量添加控制阶段106可进一步向数据存储104提供反馈信息114，例如在通过观察和机器学习改进模型的情况中。

术语“传感器”可包括但不限于物理水平传感器、继电器(relay)和等效的监测设备，其可被提供以直接测量相关过程组件或元件的值或变量，或测量可由此测量或计算过程组件或元件的适当导数值。如本文中所使用的术语“在线”通常指使用设备、传感器或对应的元件，其邻近地定位于容器、机器或相关过程元件，并且基本上实时地生成对应于期望的过程元件的输出信号，区别于手动或自动样品采集和在实验室中的或通过一个或多个操作员的目视观察的“离线”分析。

在线传感器102是本领域所熟知的，用于感测或计算诸如温度、流速、ORP、电导率、杀生物剂残留、pH以及诸如此类的特性的目的，并且示例性的这样的传感器被认为是与如本文所公开的系统和方法的范围完全可兼容的。单个传感器可单独地安装和配置，或者系统100可提供模块化外壳，其包括例如多个传感器或传感元件。传感器或传感器元件可永久地或便携地安装在与生产阶段110相关的特定位置，或者可在位置上动态可调整以便在操作期间从多个位置收集数据。

如本文所公开的在线传感器102可提供关于各种过程组件和元件的基本上连续的测量，并且基本上是实时的。如本文所使用的术语“连续”和“实时”，至少关于所公开的传感器输出，不需要明确的连续性程度，而是可通常描述对应于传感器的物理和技术能力、传输介质的物理和技术能力、任何干预本地控制器、通信设备和/或配置为接收传感器输出信号的接口的物理和技术能力等的一系列测量。例如，测量可定期地并且以慢于基于相关硬件组件的或者基于随着时间的推移平滑化(smooths out)输入值的通信网络配置的最大可能速率的速率来进行和提供，并且仍然被认为是“连续的”。

用户界面(未示出)可进一步使用户(例如操作员、管理员以及诸如此类)能够提供关于与如本文进一步讨论的模型、算法或诸如此类相关的另外的组件的条件或状态的周期性输入。用户界面可与计量添加控制阶段106、与工业设施相关联的分布式控制系统(未示出)和/或远程托管服务器(未示出)进行功能通信，以接收和显示与过程相关的信息，或者提供关于例如如本文所进一步讨论的控制过程的其他形式的反馈。除非另有说明，否则如本文所使用的术语“用户界面”可包括关于控制器和/或托管数据服务器的任何输入-输出模块，包括但不限于：具有键控数据输入的固定(stationary,静态)操作员面板、触摸屏、按钮、拨盘(dial)或诸如此类；门户网站，例如单个网页或共同定义托管网站的那些；移动设备应用程序，以及诸如此类。

关于在两个或更多个系统组件之间的或者以其他方式在与两个或更多个系统组件相关联的通信网络接口之间的数据通信的如本文所使用的术语“通信网络”可指以下中的任意一个或任意两个或更多个的组合：电信网络(无论是有线的、无线的、蜂窝的(cellular)或诸如此类)，全球网络例如互联网，本地网络，网络链接，互联网服务提供商(ISP)，和中间通信接口。任意一种或多种常规认可的接口标准都可用其实现，包括但不限于蓝牙、RF、以太网以及诸如此类。

方法200的实施方案现在可参考图2来描述，其中所示的步骤仅是示例性的，并且不旨在明确限制本公开内容的范围，除非另有特别说明。

提供各种输入211-215，用于初始产品选择220，所述初始产品选择220可指选择待施加的每种酶，待施加的多种酶中的一种，或者例如进一步并入一种或多种助剂(例如非离子表面活性剂或诸如此类)的酶共混物。

纤维表面基材表征数据211可在各种实施方案中选择性地从通信链接到计量添加控制器的数据库提取。已知许多常规技术以有助于酶选择和配制的方式表征纤维表面基材，并且这样的技术可被认为在本公开内容的范围内并且与如本文所进一步描述的一个或多个其他输入相结合。常规已知许多技术用于纤维表面表征，包括例如X射线光电子能谱(XPS)、扫描电子显微镜(SEM)、飞行时间二次离子质谱(ToF-SIMS)、傅里叶变换红外(FTIR)等。然而，在本公开内容的上下文中，可优选利用用于快速表征纤维表面聚合物的技术，该技术将更好地使得能够预测各种处理对纸浆或纸的影响。如美国专利No.10,788,477中所公开的示例性传感器(检测探针)以及其使用方法通过引用的方式并入本文，并且可相应地在本公开内容的范围内实现而用于这样的表征，或者以其他方式从中获得的数据可根据如下所述的其他输入在用于各种酶选择和配制步骤或操作的数据库中选择性地可访问。

纤维品质数据212可从本领域已知的一个或多个传感器收集和传输或上传到计量添加控制器，基本上是实时的，并且涉及例如常规纤维品质变量，例如纤维长度、纤维宽度、纤维粗糙度、纤维扭结角(kink angle)、细料数量/密度、纤维卷曲、外部原纤化、细胞壁厚以及诸如此类。这样的传感器可在本公开内容的范围内是在线测量设备和/或自动或手动可操作的离线纤维图像分析仪以及诸如此类。计量添加控制阶段的相关输出可进一步包括原始感测信号、其转换和/或导数值、感测信号的机器学习分类以及诸如此类。

酶功能表征数据213可例如涉及与给定酶相关的从数据存储测量或以其他方式检索(retrieve)的活性特征(profiles)或指纹。

应用结果数据214可通常涉及来自体系性能反馈的观察到的结果，例如在机器学习的背景下，目的是优化未来的产品共混物和相对剂量，但也可涵盖来自用户界面的用户输入，以例如进一步定义、确认或以其他方式逆转系统生成的发现。

物理条件数据215可从本领域已知的一个或多个传感器基本上实时地收集和传输或上传到计量添加控制器，涉及例如常规变量，例如温度、pH值、流速、停留时间以及诸如此类。提供物理条件数据的这样的传感器可在本公开内容的范围内为在线传感器和/或手动传感器。

产品识别和初始剂量率设置阶段230可通常被配置为利用前述输入，例如，相关的纤维、酶和系统数据点，来识别对于所选择的产品应用的最优酶共混物和初始剂量率。

下一阶段240和相关的子步骤共同地指在过程上施加所选择的酶，具有新指定的剂量率250和产品共混物260。来自过程的所测量的物理条件的反馈，例如包括所测量的保留时间或系统流速251、所测量的pH 252、所测量的温度253或诸如此类。影响产品共混物的另外的数据可进一步包括新纤维表面基材表征数据261、新纤维品质分析数据262、酶表征数据263。

新指定的产品和相关的持续剂量率270，连同可通过计量添加控制器确定为相关的任何其他信息，可被提供至现场(onsite)共混和泵送控制器和相关的设备280。在如本文前面所指出的实施方案中，计量添加控制阶段106(或对于不同酶的相应计量添加控制阶段106a、106b)可与生产阶段110集成，例如在具有适当酶泵送设备的计量添加橇的情况中。在其他实施方案中，计量添加控制阶段106(或对于不同酶的相应计量添加控制阶段106a、106b)可为整个系统的分立的产品或组件，并且被配置为通过通信网络(例如无线地或经由集成信号)传输用于下游实现(即，酶配制和泵送)的相关信息。

包含体系性能数据290的反馈数据可涉及成品产品(例如片材)的漂白和/或物理品质，包括例如强度数据、孔隙率、卡尺、皱数、柔软度、自由度、排水以及诸如此类，优选地实时地获得或其合理近似。这样的反馈可被提供至计量添加控制器以确定是否已经达到最优计量添加，以及随后根据需要重复步骤240至280，以动态地调整随着时间的推移存在的酶原材料的选择和/或平衡。体系性能数据可由离线或在线方法获得，并且可直接从现有的过程数据存储库(例如分布式控制系统(DCS))可访问

在整个说明书和权利要求书中，以下术语采用至少本文明确关联的含义，除非上下文另有规定。以下确定的含义不必然限制术语，而只是提供术语的说明性示例。“一种(个)(a)”、“一种(个)(an)”和“所述(该)(the)”的含义可包括复数指称(pluralreference)，并且“在......之中(in)”的含义可包括“在......之中(in)”和“在......之上(on)”。如本文所使用的短语“在一个实施方案中”不必然指相同实施方案，尽管其可以。如本文所使用，短语“一个或多个(一种或多种)”在与项目列表一起使用时，意味着可使用一个或多个(一种或多种)项目的不同组合，以及可需要列表中的每个项目中的仅仅一个(一种)。例如，项目A、项目B和项目C中的“一个或多个(一种或多种)”可包括例如但不限于：项目A，或者项目A和项目B。该实例还可包括项目A、项目B和项目C，或项目B和项目C。

结合本文公开的实施方案描述的各种说明性逻辑块、模块和算法步骤可实现为电子硬件、计算机软件或两者的组合。为了清楚地说明硬件和软件的这种互换性，以上大致就它们的功能性而言已经描述了各种说明性组件、块、模块和步骤。这样的功能性是作为硬件还是软件实现取决于对整个系统施加的特定应用和设计约束。所描述的功能性可以不同的方式对于每个特定的应用实现，但这样的实现决定不应被解释为导致偏离公开内容的范围。

与本文公开的实施方案相关的各种说明性逻辑块和模块可通过设计成执行本文描述的功能的机器实现或执行，所述机器例如通用处理器、数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)或其他可编程逻辑器件、分立门(discrete)或晶体管逻辑、分立硬件组件、或其任意组合。通用处理器可为微处理器，但在替代方案中，该处理器可为控制器、微控制器或状态机(state machine)、其组合、或诸如此类。处理器也可实现为计算设备的组合，例如，DSP和微处理器的组合、多个微处理器、一个或多个微处理器与DSP内核的组合、或任何其他这样的配置。

与本文公开的实施方案相关的方法、过程或算法的步骤可直接体现在硬件中、由处理器执行的软件模块中，或两者的组合中。软件模块可驻留在RAM存储器、闪存、ROM存储器、EPROM存储器、EEPROM存储器、寄存器(register)、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM或本领域已知的任何其他形式的计算机可读介质中。示例性计算机可读介质可耦合到处理器，使得处理器可从存储器/存储介质读取信息以及将信息写入到存储器/存储介质。在替代方案中，介质可集成到处理器。处理器和介质可驻留在ASIC中。ASIC可驻留在用户终端中。在替代方案中，处理器和介质可作为分立元件驻留在用户终端中。

本文中使用的条件语言，尤其例如“可(can)”、“可(might)”、“可(may)”、“例如”以及诸如此类，除非另有特别说明，或以其他方式在所使用的上下文内理解，否则通常旨在传达某些实施方案包括，而其他实施方案不包括，某些特征、元件(要素)和/或状态。因此，这样的条件语言通常不旨在暗示一个或多个实施方案以任何方式需要特征、元件(元素)和/或状态，或者一个或多个实施方案必须包括用于决定(在有或没有作者输入或提示的情况下)这些特征、元件(要素)和/或状态是否在任何特定实施方案中被包括或要执行的逻辑。

已经出于说明和描述的目的提供了前面的详细描述。因此，尽管已经描述了新的和有用的本发明的特定实施方案，但不旨在将这样的指称解释为对本发明的范围的限制，除非在以下权利要求中阐述。