PAT技术必须从象牙塔中走出去


作者:Anke Geipel-Kern,本文作者系PROCESS德文版执行主编。 日期:2016/09/26 来源:PROCESS《流程工业》

不管是石油化工、聚合物化工、生物技术或者传统的合成工艺,过程分析技术都能优化它们的流程工艺过程,提高产量,降低成本。这是过程分析技术研讨会所有与会者的共识,而且过程分析技术的好处是仅仅利用了像拉曼分析、中红外光谱、近红外光谱或者紫外可见吸收光谱分析等方法就可以完成了。

但PAT过程分析技术的发展遇到了瓶颈。尽管PAT技术有着非常受欢迎且讨论也非常活跃的网站社区,也介绍了许许多多的应用和可能性,但在实践中,却阻力困难重重,就像人们在化工企业中看到的那样。在生产现场,绝大多数检测点中使用的都是传统的过程检测,例如压力、温度、流量和灌装液位的检测。在企业的生产过程中,PAT技术应用的增长速度非常缓慢。PAT过程分析技术可以检测分析的项目大约为所有需要检测项目的80%,例如:气体检测、气体报警、屈光计检测、密度、粘度、湿度检测、顺磁含氧量检测和光度检测,直至色层分析和光谱分析。在这些复杂的检测分析技术方法中,光谱技术的应用最多。从非常严格的角度来考察这些检测分析技术方法,可以看到:这些技术方法的开发都与高校有着密切的关系,这也是PAT技术专家感到困惑的事情。

真正理解PAT技术

拜耳技术服务公司技术支持和技术服务负责人Thomas Steckenreiter博士说:“在复杂的分析技术方法和传感器检测系统中,人们常常不清楚PAT技术所能带来的更高价值,因为它们的名称过于学术。将来或许也不会变得更加简单,因为与工业4.0有关的PAT技术的论证过程是一个非常复杂的论证链,而且智能传感器所带来的可能性不是用三两句话就可以解释清楚的。”正所谓好主意不便宜。

PAT技术怎样才能冲破学术气息的包围呢?如何向用户介绍?这些问题困扰着Dechema协会和德国化学协会过程分析技术工作组的负责人,也是维也纳研讨会的核心话题。

利用PPT展示的一系列光谱科技幻灯片的内容通常只有分析技术专家才能理解。研讨会的组织者意识到了这一点,并避免在本次研讨会中再次出现类似的问题。本次研讨会中最重要的改变就是增加以实践为主导的报告,例如巴斯夫公司工程技术部的Ulrich Schünemann博士演讲的“施工现场日常工作中的挑战”。“过程分析技术在巴斯夫公司的技术战略中有着非常重要的意义和作用。” Schünemann博士强调说。尽管如此,但PAT技术在巴斯夫公司的应用也并非一帆风顺。巴斯夫公司过程分析技术中心负责人Michael Kloska博士表示,在现有流程设备中引进PAT技术时,首先要做的工作就是说服生产负责人。他强调说道:一般来讲,在连续性流程工艺过程中实施PAT技术还好办些,在批次性生产过程中则不是这样,检测点上,PAT过程分析技术设备的安装成本和费用常常成为是否采用这一技术的关键。

何时才有微型化?

也许过程分析仪器设备的微型化是使用PAT技术的切入点。因为在生产现场PAT过程分析用的检测仪器常常要安装在设备壳体内,这不仅需要有相应的基础设施,而且也需要有维护保养能力的人员,例如取样时就需要有经验的取样者。尤其是在质谱分析添加样本时。而且检测延迟也加大了流程工艺过程主动调节的难度。

这也就是Krohne公司最新的质谱仪研发项目——微型化质谱仪研发的原因。“传感器的微型化能够在未来实现复杂现场检测分析设备的在线和离线应用。”Krohne公司的Winfred Kuipers先生说。在检测仪取样时也有一些亟待解决的难题,但利用微机电一体化系统MEMS,Krohne公司可以在把MEMS微机电一体化芯片与传感器技术集成在一起。整个系统的大小可以减小到19 in,它的MS检测装置只有半个1欧分硬币的大小。Kuipers先生说:从长期发展的角度考虑,其目标是把整个系统缩小到鞋盒一样的大小。

Tec 5公司也计划让他们的“嵌入式”PAT技术走出实验室。为此他们开发了Tec Saas的嵌入式光谱分析系统,一种能够自动完成光谱分析数据的采集、处理和与流程设备过程控制系统相互通信的PAT系统。模块化的软件(固件),例如过程控制软件Multispec Pro II,允许完成检测数据采集、数据处理直至基于计算机所设计化学模型的数据分析和评判等各个步骤的参数设置。负责Tec 5项目的Hanns Simon Eckhard先生强调说:一般情况下,不需要编制传统的检测程序。

令人兴奋的光谱技术

墙内开花墙外香,光谱分析技术也得到了很好的应用。维也纳化学技术和分析研究所的应用实例也证明了这一点。这家研究所与OMV炼油厂合作开发了基于量子级联激光器的气体传感器,并已经在研发项目“加氢”中得到了应用。有趣的是:这一技术方法不仅可以定性,而且也可以定量地检测浓度——这在当前的技术水平中不是一件容易做到的事情。正如维也纳技术大学Harald Moser先生所强调的那样:这一应用实例中检测的是加氢设备工艺气流中的氢硫化物浓度,并且是超百万分之一级的浓度。这一科研团队已经证明,传感器的灵敏度与浓度有着密切的相关性。余下还未完成的只有风险分析了。下一步的工作是在石油精炼厂Atex易燃易爆环境条件下的测试。

下面的两个完全不同的应用实例会告诉您:把迄今为止在实验室中完成的检测分析搬到生产现场时会为流程设备运营商带来哪些好处——连续性的聚合物生产和啤酒厂酵母发酵。

长期以来,连续性生产过程中PAT技术所用仪器设备始终不足,北欧化工公司负责低分辨率核磁共振领域分析的Peter Mayo先生说。凡是涉及到聚烯烃粉和颗粒流的质量参数检测时,这一技术方法将会是质量和产品研发实验室中的标准配置设备。但在聚烯烃生产中时间就是金钱。Mayo先生说,典型的聚烯烃生产设备每小时可以生产30 t~45 t的聚烯烃。如果实验室检测出塑料原材料生产不合格,将带来巨大的经济损失。6 h的二甲苯溶解度实验室检测的等待,或者实验室24 h的混合物机械性能的测试等待,不久将会被自适应的TD NMR所替代。另外,在有着很高资金占用的酿造技术领域中也有着类似的应用潜力。研讨会中列举的另一个实例表明:使用了PAT过程分析技术之后可以给人们带来更多的附加值。现在,需要做的是给主管负责人加点油,让他们知道这一技术的好处。


过程传感器4.0的路线图

如何使传感器智能化?

在Namur协会和VDI/GMA协会的推动下,在ABB公司、BASF公司、BTS公司、Bilfinger Maintenance公司、Endress+Hauser公司、Evonik公司、Festo公司、Krohne公司、Lanxess公司、西门子公司、弗劳恩霍夫ICT研究所和HS Reutlingen等公司的协助下,“过程传感器4.0”的技术路线图已被重新制定,并提交给了去年的Namur大会。这一技术路线图对智能传感器提出了必须做到的要求——从简单的温度检测传感器到今天仍在研发的检测系统必须满足的要求。下图所示就是智能传感器应具备的重要特性。

传感器的智能化功能简化了它们的应用,不管这些传感器如何复杂,都能够实现即插即用。这一点在自我故障诊断、自我标定和自我配置赋值中尤为重要。智能型的过程检测传感器能够为用户和技术服务商开发出新的经营模式。当前,从自动化到智能化的突破已经开始了。进一步研发的实际情况也取得了长足的进步。可能的远景也许会是通过辅助的.通信渠道实现移动式终端仪器设备、双向通信、云技术连接以及可视化。

除了物理传感器之外,流程设备的规划设计、模拟和监控的虚拟模型已经出现。通过对这些虚拟模型的描述可能性,工业4.0要求的“穿越工程’”也会得到强有力的支持。在检测数据和检测模型层次上也可以出现类似的情景:传感器的特性曲线、化学模型、高级过程控制模型或者软测量直至流程设备整个使用寿命周期内ERP企业资源管理层次的(大数据的)全局数据分析都是可能的。这样,基于云的技术也可以在迄今为止尚未使用的虚拟运行环境下运行。(资料来源:第11届过程分析技术研讨会上Michael Maiwald博士的报告)