(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
生体材料マトリックスに基づく原料の形態変更を実行するように適合された形態変更デバイスを使用する形態変更プロセスステップを含む生産プロセスを制御する方法において、
前記プロセスの複数の生産工程の各々の間に取得されたデジタル入力データを入手するステップであって、前記入力データは、前記関連生産工程に対するプロセス制御パラメータ、プロセス制御設定および生産事象データのうちの１つまたは複数と共に、前記プロセス内の１つまたは複数の場所で前記原料と交互作用させたプローブ放射線からの情報を含む、ステップと、
前記デジタル入力データの多変量分析から１つまたは複数の予測モデルを生成するステップであって、特定のモデルは、前記交互作用させたプローブ放射線の情報を特定のプロセス制御パラメータ、プロセス制御設定または生産工程事象と直接リンクする、ステップと、
データプロセッサによる前記１つまたは複数の予測モデルの利用を可能にするステップと、
前記プロセスの生産工程の間に、原料に対する交互作用させたプローブ放射線の情報を入手するステップと、
前記生産プロセスの目標性能を達成するために予測された前記新しい生産工程に対するプロセス制御パラメータ、プロセス制御設定および予測された生産工程事象のうちの１つまたは複数を出力として生成するため、前記データプロセッサにおいて、前記予測モデルのうちの１つまたは複数を前記入手された交互作用させたプローブ放射線の情報に適用し、前記１つまたは複数の出力を使用して、前記形態変更プロセスステップを制御するステップとを含むことを特徴とする方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法において、前記形態変更プロセスステップを制御するステップは、前記形態変更プロセスステップで使用される原料の供給レートまたは条件の一方または両方を制御するステップを含むことを特徴とする方法。
【請求項３】
請求項１に記載の方法において、前記形態変更プロセスステップを制御するステップは、前記形態変更デバイスの動作を制御するステップを含むことを特徴とする方法。
【請求項４】
請求項１に記載の方法において、前記出力は、予測された生産工程事象を含むことと、依存性の感覚信号を生成するステップをさらに含むこととを特徴とする方法。
【請求項５】
請求項１に記載の方法において、前記形態変更デバイスは、ペレットプレスユニット、押出機ユニット、拡張機ユニット、切断機ユニット、ふるいユニットおよびフライス加工ユニットのうちの１つまたは複数を備えることを特徴とする方法。
【請求項６】
請求項１に記載の方法において、前記交互作用させたプローブ放射線の情報は、前記形態変更デバイスに先行する前記プロセスの一部の場所から入手されることを特徴とする方法。
【請求項７】
請求項６に記載の方法において、前記交互作用させたプローブの情報は、前記形態変更プロセスステップのフィードフォワード制御で使用されることを特徴とする方法。
【請求項８】
請求項１乃至７の何れか１項に記載の方法において、前記交互作用させたプローブ放射線の情報は、電磁スペクトルのマイクロ波からＸ線部分内の放射線から入手されることを特徴とする方法。
【請求項９】
請求項８に記載の方法において、前記交互作用させたプローブ放射線の情報は、前記電磁スペクトルの近赤外線部分内の放射線から入手されることを特徴とする方法。
【請求項１０】
請求項８または９に記載の方法において、前記交互作用させたプローブ放射線の情報は、前記放射線の波長の表現に対する指標となる前記プローブ放射線の強度変化を代表するものであることを特徴とする方法。
【請求項１１】
請求項１乃至１０の何れか１項に記載の方法において、前記多変量分析は、前記プロセス制御パラメータ、プロセス制御設定または生産工程事象とは無関係の前記交互作用情報からの効果を取り除くために、前記コンピュータにおいて、導関数、一般的な標準変量および乗法信号補正からなる群のうちの１つまたは複数から選択される方法論を実装するアルゴリズムを適用するステップを含むことを特徴とする方法。
【請求項１２】
請求項１１に記載の方法において、前記多変量分析は、前記予測モデルを生成するために、前記コンピュータにおいて、部分最小二乗、主成分回帰、多重線形回帰もしくはリッジ回帰を含む線形モデリングアルゴリズム、または、人工のニューラルネットワークもしくはサポートベクターマシンを含む非線形モデリングアルゴリズムからなる群のうちの１つまたは複数から選択される方法論を実装するアルゴリズムを適用するステップを含むことを特徴とする方法。
【請求項１３】
請求項１乃至７の何れか１項に記載の方法において、前記交互作用させたプローブ放射線の情報は、音響スペクトルの超音波部分内の放射線から入手されることを特徴とする方法。
【請求項１４】
請求項１に記載の方法において、前記デジタル入力データを更新可能な電子データベースに格納するさらなるステップを含むこと、前記予測モデルを生成するステップは、前記更新された格納されたデジタル入力データの多変量分析を行うステップを含むこととを特徴とする方法。
【請求項１５】
請求項１乃至１４の何れか１項に記載の方法において、前記生体材料マトリックスは、食品マトリックス、動物飼料マトリックス、ペットフードマトリックス、水産飼料マトリックス、バイオマスマトリックス、および、前述の任意のマトリックスの中間体または成分からなる群から選択される実質的な生体材料マトリックスであることを特徴とする方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、生産プロセスを制御する方法に関し、具体的には、生体材料マトリックスの形態変更のためのステップを含むプロセスに関する。
【０００２】
本文書の以下において、特に具体的な記述がない限り、または、特に文脈による要求がない限り、単数形の使用は複数形の使用を含み、その逆も同様である。具体的には、混乱を避けるため、明細書において要素に先行する用語「ａ」もしくは「ａｎ」、または特許請求の範囲の用語「ａ」もしくは「ａｎ」は、複数のそのような要素の存在も保護も除外しないことが意図される。
【０００３】
生産プロセスの最終または中間産物の所望の組成目標を一貫して達成するため、生産プロセスの間に生体材料マトリックスの化学および／または生化学組成をモニタすること、ならびに、生産プロセスを制御するための組成情報を使用することが一般に知られている。
【０００４】
プローブ放射線交互作用と生体材料マトリックスとの交互作用の効果の分析は、化学組成物のインラインモニタリングのための手段としてうまく用いられてきた。この点で、赤外線の、特に近赤外線の、プローブ放射線の使用により、広範囲の実用的な応用が見出された。現在、非常に多くの場合、近赤外線放射の吸収スペクトルパターンは、放射線が交互作用した生体材料マトリックスに関する情報を含むという考えが定着している。電磁スペクトルの他の部分（例えば、Ｘ線、マイクロ波または可視光線部分）からまたは超音波からのプローブ放射線もまた交互作用させることができ、その結果、同プローブ放射線は、生体材料マトリックスによって変更され得る。結果的に、そのような交互作用させた放射線は、生体材料マトリックスに関する有益な情報も含みやすい。
【０００５】
生体材料マトリックスの形態変更は、多くの生産プロセスの不可欠な部分であり、通常、産業バイオマス、食糧または飼料生産プロセスで見られる。そのような変更は、粉砕ミル、プレス、切断機、拡張機または押出機ユニットにおける、生体材料マトリックスの形状、サイズ、粒度および／または密度の変化を含む場合が多く、その組成変化は、小さく、間接的な性質を有する。形態変更は、通常、生産プロセスに対する総エネルギー必要量の主な部分を消費し、そのようなプロセスの適正で正確な制御を通じて、潜在的な経済的利益を達成することができる。
【０００６】
Ｌｅｓｔａｎｄｅｒ、ＪｏｈｎｓｓｏｎおよびＧｒｏｔｈａｇｅ（Ｂｉｏｒｅｓｏｕｒｃｅ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ  １００（２００９），１５８９−１５９４）は、プレス用の原料として二成分生体材料マトリックス（ここでは、２つの異なるタイプのおがくず）を使用するバイオ燃料生産プロセスにおけるペレットプレスユニットのエネルギー消費量を予測するためのスペクトル情報の使用について開示している。予測モデルは、３つの従属変数を使用する２３要因実験（すなわち、完全要因実験計画法を使用する）の結果から開発された。第１の従属変数は、生体材料参考サンプルセットの組成物であり、その組成物は、人工的に構築されたものであり、１００％、５５％および１０％の第１のタイプのおがくずを含み、残りは他のタイプで構成されたものであった。予測モデルの構築に使用された他の２つの従属変数は、おがくずの含水量および乾燥温度であった。プローブ放射線として近赤外線放射が使用され、ペレットプレスユニットの直前のプロセスの場所で各参考サンプルに対してスペクトルが記録された。次いで、これらのスペクトルの各々は、その参考サンプルに対して測定されたペレットプレスユニットのエネルギー消費量と関連付けられた。スペクトル情報は、データの多変量モデリングにおける３つの従属変数に対して独立変数として設定され、スペクトル情報をエネルギー消費量にリンクさせた予測モデルが確立された。
【０００７】
プロセス制御においてスペクトル情報を使用するこの手法と関連付けられる問題は、予測モデルの開発または更新のために、構築された参考サンプルを使用する実験の必要性である。実験計画法で必要な組合せは、生体材料マトリックスの複雑性の増加と共に劇的に拡大する。実際の生産プロセスで使用される生体材料マトリックスの組成物の新しい変化に対応するため、大規模で複雑な実験を考案し、各更新と共に実行する必要がある。これにより、予測モデルの更新を維持するのがより困難となり得る。
【０００８】
このことを例示するため、動物生産のために製造される配合飼料について考慮する。これらの飼料は、通常、８つ以上の生体材料成分に基づく。配合飼料生産現場は、常時、５０以上の異なるタイプの配合飼料を製造する場合が多く、そのすべてが異なる成分の組合せに基づく。しばらくすると（通常１カ月後）、配合飼料は、成分の入手可能性および／またはコストにおける変化を反映するように再調合される。そのような再調合の間には、ある成分の使用が中止され、他の成分の使用が取り入れられ、特定の飼料に対する成分の比率が大いに変化し得る。その上、これらの再調合活動は、非常に多くの生産現場にわたって反映される必要があり得る。Ｌｅｓｔａｎｄｅｒらに従ってプロセス制御を実装するには、５０の製品ラインの各々に対して１２８の構築された参考サンプル（８つの成分と仮定する）を伴い、再調合ごとに（すなわち、毎月）繰り返される実験から予測モデルを開発する必要がある。温度や含水量も変化させる場合は、この実験は、各製品ラインに対して５１２の実験工程を伴うことになる。これにより、生産ラインは実験の実行に使用され、したがって、そのような手法の実用的な実装が極めて難しく、潜在的に非常に高価なものとなるため、かなりの生産「ダウンタイム」が発生する可能性が高くなる。
【０００９】
本発明によれば、生体材料マトリックス原料の形態変更のためのプロセスステップを含む生産プロセスを制御する方法であって、プロセスの複数の生産工程の各々の間に取得されたデジタル入力データを入手するステップであって、入力データは、関連生産工程に対するプロセス制御パラメータおよび生産事象データと共に、プロセス内の１つまたは複数の場所で原料と交互作用させたプローブ放射線から（通常、電磁スペクトルの部分内から）の情報を含む、ステップと、デジタル入力データの多変量分析から予測モデルを生成するステップであって、特定のモデルは、交互作用させたプローブ放射線の情報を特定の制御パラメータまたは生産事象と直接リンクする、ステップと、コンピュータによる予測モデルの利用を可能にするステップと、プロセスの新しい生産工程の間に、原料に対する交互作用させたプローブ放射線の情報を入手するステップと、新しい生産工程に対するプロセス制御パラメータおよび生産工程事象の一方または両方に対する予測値を出力として生成するため、コンピュータにおいて、入手された交互作用情報をモデルに適用するステップと、形態変更の制御（通常は、フィードフォワード制御）において予測値を使用するステップとを含む方法が提供される。
【００１０】
交互作用させたプローブ放射線の情報を使用して予測モデルを開発することで、実際の生産工程の間に適切に配置されたセンサおよび他の入力デバイスから入手されるプロセス制御パラメータおよび生産工程事象、それから、特別な実験構成および構築参考サンプルが回避される。
【００１１】
その上、予測モデルの構築に使用される生体材料マトリックスは、実際の生産工程において処理される原料を構成するマトリックスであるため、主に、商業的な処理が実用的におよび経済的に可能なマトリックスのみがモデリングに使用されることになる。それに加えて、そのように開発された予測モデルは、問題の生産現場に関連する成分およびプロセスの点で最適化されることになる。したがって、これらのモデルの最も信頼できる性能が保証される。
【００１２】
最も好都合なことに、多変量分析の対象となるデータは、繰り返されるアクセスのため、電子データベースに格納することができる。したがって、新しい生体材料マトリックスが導入され、それらの関連データがデータベースに追加される際に、新しい生産工程データを用いて比較的容易に更新できる予測モデルを構築することができる。
【００１３】
本発明の一実施形態では、コンピュータは、予測されるプロセス制御パラメータまたは生産工程事象の各々を最適化することができる、メモリに事前にプログラムされるかまたはユーザによって入力される所望の生産工程目標またはプロセス制御設定へのアクセスを有し得る。
【００１４】
形態変更プロセスステップは、ペレットプレスユニット、切断機ユニット、押出機ユニット、拡張機ユニット、フライス加工ユニットまたはこれらの何れかの組合せ（別々にまたは単一のハウジング内に）などの形態変更デバイスに生体材料マトリックスを供給するステップを含み得る。生体材料マトリックスは、生産動物飼料マトリックス、食品マトリックス、ペットフードマトリックス、水産飼料マトリックス、バイオマスマトリックス、および、前述の任意のマトリックスの中間体または成分からなる群から選択することができる。これを受けて、マトリックスは、通常、異なる特性を有する複数の生物学に基づく成分からブレンドされる。生産動物飼料マトリックスの例示として、これらの成分は、例えば、小麦、大麦、米、トウモロコシ、他の穀類もしくはその副産物（蒸留留分を含む）か、大豆、菜種、ヒマワリの種、他の脂油糧種子もしくはその副産物か、ハウチワマメ、エンドウ、豆、他の豆類もしくはその副産物か、または、動物もしくは海洋由来の魚粉もしくは肉および骨粉もしくは同様の製品であり得る。
【００１５】
有効には、予測モデルを生成するステップは、原料を形態変更デバイスに供給する前に原料の供給レートおよび条件（温度など）の一方または両方の制御に使用するための制御パラメータの予測が可能になるように選択されたデジタル入力データを使用して予測モデルを生成するステップを含み得る。
【００１６】
それに加えてまたはその代替として、予測モデルを生成するステップは、形態変更デバイス自体の動作の制御に使用するための制御パラメータの予測が可能になるように選択されたデジタル入力データを使用して予測モデルを生成するステップを含み得る。
【００１７】
ここで、単なる例示を目的とする、生産動物飼料の製造の際に使用される本発明の例示的な実施形態について、添付の図の図面を参照して、さらに詳細に説明する。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】図１は、ペレット化材料の生産のための典型的な生産プロセスの代表部分を示す。
【図２】図２は、本発明による、生産プロセスをモニタする方法の実施形態のためのフロー図を示す。
【図３】図３は、図２の方法で使用可能な予測モデルを確立する方法の実施形態を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
ペレット化材料（例えば、ここでは、ペレット化動物飼料）の生産のための生産プロセスの部分２が、単なる一般化表現として、図１に示されている。同生産プロセスの部分２は、本発明をより良く理解できるように簡易化されている。本実施形態では、ホッパ４は、形態変更プロセス（ここでは、ペレット化）の対象となる生体材料マトリックス原料を含むように提供される。動物飼料に関して、そのような原料は、通常、数種の成分の混合物（例えば、大豆、コーンまたは他の穀物などの多量栄養素の供給源）であり、同成分は、原料の大部分を構成し、必要に応じて、ミネラルおよびビタミンなどの微量栄養素ならびに栄養補助食品で補足される。原料は、種々の異なる方法で確立することができ、例えば、個々の成分は、生産プロセスの一部として、釣り合わせたり、インライン混合したりすることができ、その結果、ホッパ４は、原料を搬送するための釣り合わせ用および混合用デバイスなどの要素と交換できることが理解されよう。
【００２０】
コンベヤ（ここでは、可変速度スクリューコンベヤ）６は、調整ユニット８に向けて原料を輸送するため、ホッパ４から原料を受け取るように配置され、原料は、調整ユニット８から形態変更デバイス１０に渡される。調整ユニット８は、単なる例示として、本実施形態では、加熱および／または原料への蒸気導入によって原料を調整するように動作する蒸気ユニットである。形態変更デバイス１０は、本実施形態では、回転式フラットダイペレットプレス１２およびコントローラ１４を備えるペレットプレスユニットとして表される。それに加えてまたはその代替として、デバイス１０は、その組成物を実質的に変更することなく、やはり、原料の形態を変更するように動作する他の公知のユニットを備え得る。そのようなユニットは、押出機、拡張機、フライス加工、粉砕もしくは切断ユニットまたはこれらの何れかの組合せであり得る。速度調整器１６は、ホッパ４からの原料が調整ユニット８に搬送される速度を測定および調整するため、スクリューコンベヤ６の一部として提供される。温度調整器１８は、形態変更デバイス１０に向けて出力される原料の温度を測定および調整するため、調整ユニット８の一部として提供される。コントローラ１４、速度調整器１６および温度調整器１８のうちの１つまたは複数は、プロセス制御コンピュータ２０に動作可能に接続され、プロセス制御コンピュータ２０は、本実施形態では、形態変更プロセスと関連付けられた生産プロセスの少なくとも部分２のスループットを調整するため、関連するペレットプレス１２、スクリューコンベヤ６および調整ユニット８のうちの１つまたは複数の動作を制御するよう構成される。
【００２１】
例として、本実施形態では、速度調整器１６は、現在の原料搬送速度の測定値をプロセス制御パラメータとしてコンピュータ２０内のデータプロセッサ２２に提供するように適合される。メモリユニット２４は、リモートまたはローカルでプロセッサ２２にアクセスすることができ、本実施形態では、１つまたは複数の予測モデルを格納する。プロセッサ２２は、これらのモデルを使用して、プロセス制御パラメータ、プロセス制御設定（すなわち、制御パラメータの所望の値を達成するために制御すべきユニットの設定）および生産工程事象のうちの１つまたは複数を予測するように、適切なプログラミングによって適合される。本実施形態では、以下でより完全に説明されるように、メモリユニット２４は、ペレット化プレス１２のスループット、エネルギー消費量または最終的に生産されるペレットの物理的特性のうちの１つまたは複数などの所望の目標を達成するためにスクリューコンベヤ６で実装すべき、最適な速度設定（その代替として、現設定からの必要な偏差）または測定制御パラメータ（ここでは、速度）の予測のため、プロセッサ２２によって使用可能な予測モデルを少なくとも保持する。プロセッサ２２は、本実施形態では、スクリューコンベヤ６の搬送速度の適切な調整における使用のため、予測値に基づく制御信号を速度調整器１６に提供するように適合される。同様に、温度調整器１８によって測定されるような原料の温度は、それに加えてまたはその代替として、測定プロセス制御パラメータとしてコンピュータ２０のデータプロセッサ２２に提供することができる。データプロセッサ２２における適切な予測モデルの適用は、ペレット化プレス１２の目標スループットの達成に必要な調整ユニット２０に対する最適な温度設定または現設定からの必要な偏差の予測をもたらすことになる。この場合もやはり、調整ユニット８によって供給される熱の調整（ここでは、蒸気の調整による）における使用のため、最適な温度設定を示す制御信号をプロセッサ２２から温度調整器１８に提供することができる。
【００２２】
あるユニットによってモニタされた制御パラメータは、目標を達成するため、別のユニットの設定の調整の際に使用できることが理解されよう。メモリ２８に格納された予測モデルは、開発されている場合があり、プロセッサ２２で適用されると、生産プロセスによって生産されるペレットと関連付けられた耐久性または微粉の量などの所望の物理的特性を目標として達成するため、例えば、速度調整器１６を介して実装すべき速度設定を生成する。モデルからの速度設定は、温度調整器１８によって測定されるような温度のプロセス制御パラメータに依存する。例示として、スクリューコンベヤ６を加速すると、原料は、より速く調整ユニット８を通過することになる。結果として、原料が加熱される時間は少なくなり、その結果、調整ユニット８の出力におけるその温度は降下することになる。
【００２３】
さらなる単なる例として、プロセッサ２２に動作可能に接続される表示ユニット２４も提供され、表示ユニット２４上では、現在の生産工程に対して予測された生産工程事象または予測されたプロセス制御設定に基づいて、オペレータに情報を表示することができる。次いで、表示された情報は、プロセスの制御を最適化するため、オペレータによって、手動で適用することができる。
【００２４】
１つまたは複数の測定プロセス制御パラメータから予測されたプロセス制御設定および生産工程事象の予測の一方または両方を提供するためのコンピュータ２０における１つまたは複数の予測モデルの生成については、それらの使用方法と共に、以下でさらに詳細に説明する。
【００２５】
プローブ放射線（ここでは、電磁放射線）を原料中に照射し、原料と交互作用後に照射されたプローブ放射線を検出するため、分析器２８が提供される。分析器２８は、一般には形態変更デバイス１０の前の、そして、最も有効には分析器２８が生成する情報がそのユニットのフィードフォワード制御で使用できるようにその設定が制御されるユニットの前の、生産プロセスの場所で電磁放射線を照射するよう構成される。例示的な本実施形態では、分析器２８は、ホッパ４とスクリューコンベヤ６との間の場所で放射線を原料と共役させるため、プロセスラインに装着される。一般に、分析器２８は、電磁または音響スペクトルの１つまたは複数のいかなる領域からのプローブ放射線も共役させるように適合することができ、同プローブ放射線は、原料と交互作用することができ、その交互作用は原料の特性の変化に対する感度が高い。そのような電磁放射線の領域は、有効には、マイクロ波、Ｘ線、紫外線、可視光線および／または赤外線領域を含み得る。そのような音響放射線の領域は、超音波であり得る。
【００２６】
具体的には、本実施形態では、分析器２８は、赤外線のプローブ放射線を原料と共役させるように適合される。中間赤外線および近赤外線の放射線領域は、そのような原料の特性の変化に対する感度が特に高い傾向にあることがよく知られている。
【００２７】
分析器２８は、公知の方法で、生体材料マトリックス原料との交互作用の後に赤外線のプローブ放射線を検出し、対象のスペクトル領域にわたる放射線の波長の表現に対する指標となる赤外線のプローブ放射線の検出強度変化を代表する情報であるスペクトルデータをプロセッサ２２に対する出力として生成するよう構成される。
【００２８】
本発明による生産プロセスを制御する方法の一例は、図２のフローチャートに示されており、上記で説明されて図１にも示される生産プロセス部分を特に参照して、以下でさらに詳細に説明する。本発明による方法の第１のステップ２１０として、１つまたは複数の予測モデルが生成され、コンピュータ２０のプロセッサ２２によるアクセスが可能になる。予測すべき各制御パラメータ、設定および／または生産工程事象に対して、別々の予測モデルが生成される。各モデルは、一般に、図３のフローチャートを参照してさらに詳細に説明される方法に従って生成され、各モデルは、生体材料マトリックスに対する組成情報を別々に決定する必要なく、原料と関連付けられた交互作用させた同じスペクトル情報を、予測すべきパラメータ、設定および／または事象のうちの異なるものとリンクする。
【００２９】
必要な予測モデルが確立された時点で、図２のステップ２２０に表されるように、制御すべき１つまたは複数のユニット６、８、１０の前の生産プロセスの場所から、分析器２８によって、新しい生産工程の生体材料マトリックスからのスペクトルデータが入手される。このスペクトルデータは、このステップ２２０において、コンピュータ２０のプロセッサ２２に渡される。
【００３０】
ステップ２３０は、コンピュータ２０で実行され、そのステップでは、適切な予測モデルは、メモリ２８に格納されたものから選択され、プロセッサ２２において、ステップ２２０で入手された交互作用情報に適用される。適切な予測モデルを選択して適用するこのステップ２３０は、必要なパラメータ、設定および事象のすべてが予測されるまで繰り返すことができる。このようにして、ステップ２４０では、対応する予測されたプロセス制御パラメータ、設定または生産事象データが生成される。このデータは、例えば、生産プロセスの全体または一部に対する１つまたは複数の所望の目標の達成に必要な、スクリューコンベヤ６で使用すべき速度（測定制御パラメータ）または原料の温度（測定パラメータ）への到達の際に使用すべき調整ユニット８の設定を代表するデジタル信号であり得る。目標は、例えば、形態変更プロセス（ここでは、ペレット化）における最適なスループット、形態学的プロセスのエネルギー消費量または出力の所望の物理的特性（ここでは、ペレットの耐久性または微粉留分）であり得る。他の実施形態では、予測された制御パラメータ、設定または事象は、オペレータによって手動で動作される表示ユニット２４上に視覚的に提示することができる。予想されたペレットプレスユニット１０のエネルギー消費量、ユニット１０の予想されたスループット、または、ユニット１０の停止もしくは閉塞の尤度の表示は、それに加えてまたはその代替として、このステップ２４０で予測し、人間の知覚のため、好ましくは、後続の手動動作のために、表示することができる。
【００３１】
ステップ２５０では、ステップ２４０からの出力である生成された予測を使用して、生産プロセスの自動または手動の調整が行われる。ステップ２２０で入手された交互作用させたスペクトル情報は、制御すべきユニット６、８、１０の前の場所のプロセスラインの分析器２８から入手されるため、最も有益には、本発明による調整は、そのユニット６、８、１０のフィードフォワード制御の形を取ることができる。
【００３２】
本発明による、生産プロセスを制御する方法は、図２に示されるように、任意選択で、新しい生産工程の間に生成された交互作用させたスペクトル情報を、新しい工程からのプロセス制御パラメータおよび生産工程事象を組み合わせて使用して、予測モデルのうちの１つまたは複数を更新するステップ２１５を含み得る。公知の形態の数学アルゴリズムを使用して、予測モデルを用いて新しいスペクトル情報を確実に予測できるかどうか、または、モデルの更新に対して新しい情報を使用すべきかどうかを決定することができる。必要ならば、新しい生産工程で原料として使用されたその生体材料マトリックスに対する組成情報を別々に決定する必要なく、新しい生産プロセスの通常動作の間にステップ２２０で同様の方法で収集されたスペクトルデータを使用して更新が実行される。この交互作用情報は、生産プロセスに適切に配置された公知のセンサを使用して同様の方法で収集される、新しい生産工程に必要な生産プロセス情報と関連付けられ、ステップ２１０で使用されたそのような相関データの既存のデータベースに追加され、オリジナルの予測モデルが生成される。次いで、ステップ２１０が繰り返され、本質的に以下で説明されるような方法で、更新された予測モデルが生成される。
【００３３】
本発明によれば、各予測モデルは、線形または非線形の多変量分析を使用する一般に知られている計量化学技法を使用するようにプログラムされたコンピュータ２０で確立される。数学アルゴリズム（または予測モデル）は、こうして生成され、それにより、生産プロセス内の１つまたは複数の場所で原料と交互作用させたプローブ放射線からの強度情報が、所望のプロセス制御パラメータまたは生産工程事象と関連付けられる。本実施形態では、赤外線、特に近赤外線の、スペクトル放射が使用される。交互作用させた赤外線スペクトル情報は、本実施形態では、透過、反射、反射率、フーリエ変換またはラマン散乱技法などの公知の技法を使用して検出される。
【００３４】
しかし、他の実施形態では、交互作用させたスペクトル情報は、可視光線、Ｘ線の波長領域を含む電磁スペクトルの他の波長領域で入手することも、ＮＭＲ、超音波および画像分析技法を含む他の分析技法によって入手することもできるが、それは、そのような放射線が、常に、予測すべきパラメータ、設定または事象を決定する生体材料マトリックス原料の特性による影響を受ける場合に限ることが理解されよう。そのような影響の存在は、交互作用情報と、予測すべきパラメータ、設定または事象との相関度を決定するため、問題の情報に対して前述の公知の多変量分析技法を使用して、合理的な試行錯誤を通じて検証することができる。
【００３５】
そのような予測モデルを確立する際の第１のステップ３１０は、データベースの生成であり、各記録は、生産工程を表し、データベースは、メモリ２８に格納されるか、またはそうでなければ、プロセッサ２２によるアクセスが可能になる。
【００３６】
このデータベースには、原料をその生産工程の形態変更プロセスの対象とするための、通常、電磁スペクトルの赤外線、好ましくは、近赤外線部分内からの、交互作用させたスペクトル情報が格納される。また、データベースの各記録は、関連生産工程に対する関連プロセス制御パラメータ、設定および生産工程事象を特定する情報も含む。制御パラメータは、速度を含み得、設定は、所望の制御パラメータの達成に必要なユニットの設定を含むことができ、事象は、閉塞の頻度、原料の調合、形態変更デバイスのエネルギー消費量、または、変更された原料もしくは最終産物の物理的特性に関する情報を含むことができる。そのような情報は、公知の方法で、生産プロセス内でセンサから自動的に収集するか、別のデータストレージから転送するか、または、手動で入力するかして、通常、原料の形態変更と関連付けられた生産プロセスにおけるユニット６、８、１０と関連付けることができる。
【００３７】
ステップ３２０では、データベースのコンテンツは、コンピュータにおいて、多変量統計分析の対象となる。本例では、この多変量統計分析は、ステップ３１０からのデータベースを２つの部分に分割するステップ３２４を含む。較正データセットとして使用される第１の最大の部分は、ステップ３２６での多変量分析の対象となる。第２の部分は、ステップ３２８で、実証セットとして使用される。データベースのコンテンツの精密な使用法および分割は、予測モデルの確立の際に使用される特定の分析技法に依存することが理解されよう。場合により、ステップ３２２をコンピュータ２０で行うことができ、それにより、交互作用させたスペクトル情報は、データプレ処理の対象となる。これは、プロセス制御パラメータまたは生産工程事象とは無関係の交互作用させたスペクトル情報からの効果を取り除くために主に行われる。プレ処理ステップ３２２は、導関数、一般的な標準変量および乗法信号補正からなる群のうちの１つまたは複数から選択される公知の方法論を使用する。
【００３８】
このプロセスステップ３２０の組み合わされた出力が予測モデルであり、予測モデルは、ステップ３３０で確立され、入力した交互作用させたスペクトル情報と所望のプロセス制御パラメータ、設定または生産工程事象との数学関係を提供する。このモデルは、新しい生産工程の原料に対するその制御パラメータ、設定または事象を予測するために、コンピュータ２０で使用するためのものである。次いで、この予測された出力は、目標値の達成に必要な原料の形態変更のための生産プロセスステップの自動制御で使用することができる。それに加えてまたはその代替として、予測された出力は、プロセスを制御するためにオペレータによって動作される感覚信号であり得る。
【００３９】
図２に示される方法の実施形態によれば、生産工程からの交互作用させたスペクトル情報は、ステップ３１０で生成されたデータベースに、同じ生産工程から取得された関連プロセス制御パラメータ、設定および／または生産工程事象と共に、定期的に追加することができる。次いで、特別な参考サンプルを構築する必要も、新しい別の実験を実行する必要もなく、コンピュータ２０において、更新されたデータベースを使用して、上記で説明される方法で更新された予測モデルを確立することができる。
【００４０】
特許請求された本発明から逸脱することなく、コンピュータ２０は、図１の実施形態で説明されるように、単一のローカルユニットを備えることも、上記で説明されるように、コンピュータ２０の動作を共に実行するように適合された、互いにローカルまたはリモートの２つ以上のサブユニットを備えることもでき、特許請求された本発明から逸脱することなく、コンベヤ６および／または調整ユニット８および／または形態変更ユニット１０の機能性を単一のユニットで組み合わせることができることが理解されよう。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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