(57)【要約】【課題】  苛性化反応の制御のための方法及び装置を提供する。【解決手段】  石灰消和装置に供給される緑色リカーと石灰消和装置から出てくる白色リカーの個々の成分の連続的な測定が行われる。リカー成分測定は、リカーの正確な特性化を提供し、クラフトプロセスに於ける苛性化反応のより効率的な制御を可能とする。個々の成分の測定値は、特定の環境測定値とともに、非線型コントローラへ入力として供給される。コントローラは、石灰消和装置に導入される石灰の量を制御するのに使用される苛性化制御信号を生成する。コントローラは、特定のプロセス装置に、その装置から収集されたデータの適用によって、適正化される。コントローラは、例えば神経ネットワーク又はファジー論理コントローラであり、特定の装置に対して展開された唯一のパラメータに従って、苛性化制御信号を生成する。【選択図】  図１
2008095275.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
多重の緑色リカー成分を含有する緑色リカーから多重の白色リカー成分を含有する白色リカーを生成するための苛性化反応を制御するための方法であって、
前記緑色リカー成分のそれぞれの特性を測定すること、
前記白色リカー成分のそれぞれの特性を測定すること、
前記緑色リカー成分特性と前記白色リカー成分特性とを非線型のアプリケーション適用可能なコントローラで評価して苛性化制御信号を生成すること、及び
白色リカーを生成するために前記苛性化制御信号に応答して前記苛性化反応を制御すること
のステップを包含する方法。
【請求項２】
請求項１記載の方法であって、前記緑色リカー成分の前記特性を測定するステップは、
前記緑色リカーが石灰消和装置に入る前に、前記緑色リカー成分のそれぞれの相対的濃度を測定すること
を包含している方法。
【請求項３】
請求項２記載の方法であって、前記相対的濃度を測定するステップが、
前記緑色リカーが前記石灰消和装置に入る前に、前記相対的濃度の測定値を提供するために配置された近赤外分光光度計から前記緑色リカー成分のそれぞれの相対的濃度の測定値を得ること
を包含している方法。
【請求項４】
請求項２記載の方法であって、前記相対的濃度を測定するステップが、
前記緑色リカーが前記石灰消和装置に入る前に、前記相対的濃度の測定値を提供するために配置されたポーラログラフ測定装置から前記緑色リカー成分のそれぞれの相対的濃度の測定値を得ること
を包含している方法。
【請求項５】
請求項１記載の方法であって、前記白色リカー成分の特性を測定するステップが、
前記白色リカーが石灰消和装置から出た後に、前記白色リカー成分のそれぞれの相対的濃度を測定すること
を包含している方法。
【請求項６】
請求項５記載の方法であって、前記相対的濃度を測定するステップが、
前記白色リカーが前記石灰消和装置から出た後に、前記相対的濃度の測定値を提供するために配置された近赤外分光光度計から前記白色リカー成分のそれぞれの相対的濃度の測定値を得ること
を包含している方法。
【請求項７】
請求項５記載の方法であって、前記相対的濃度を測定するステップが、
前記白色リカーが前記石灰消和装置から出た後に、前記相対的濃度の測定値を提供するために配置されたポーラログラフ測定装置から前記白色リカー成分のそれぞれの相対的濃度の測定値を得ること
を包含している方法。
【請求項８】
請求項５記載の方法であって、前記相対的濃度を測定するステップが、
前記白色リカーが石灰消和装置から出た後に、前記白色リカー成分のそれぞれの第１の相対的濃度を測定すること、及び
前記白色リカーが前記苛性化装置から出た後に、前記白色リカー成分のそれぞれの第２の相対的濃度を測定すること
を包含している方法。
【請求項９】
請求項１記載の方法であって、前記緑色リカー成分特性と前記白色リカー成分特性とを評価するステップが、
特定の装置内での白色リカーの生成を最適化するために、装置特有の構成を有するコントローラを適合させること、
前記白色リカー成分特性と前記緑色リカー成分特性とを前記コントローラの入力ステージに伝送すること、及び
前記白色リカー成分特性と前記緑色リカー成分特性とを処理して、前記コントローラの装置特有の構成に従って前記苛性化制御信号を生成すること
を包含している方法。
【請求項１０】
請求項９記載の方法であって、前記コントローラを適合させるステップが、
前記緑色リカー成分特性と前記白色リカー成分特性とを前記苛性化制御信号に関連づけるデータを包含するデータベースを構築すること、
前記データベースを前記コントローラに適用すること、
前記適用するステップに応答して、前記コントローラの構成パラメータを調整して、これにより、前記コントローラは前記緑色リカー成分特性と前記白色リカー成分特性との与えられたセットに対する適切な苛性化制御信号を生成すること
を包含している方法。
【請求項１１】
請求項１０記載の方法であって、前記データベースを前記コントローラに適用するステップが、
プログラム可能な神経ネットワークに前記データベースを適用すること
を包含している方法。
【請求項１２】
請求項１０記載の方法であって、前記データベースを前記コントローラに適用するステップが、
プログラム可能なファジー論理コントローラに前記データベースを適用すること
を包含している方法。
【請求項１３】
請求項９記載の方法であって、前記緑色リカー成分信号と前記白色リカー成分信号とを評価するステップが、
前記緑色リカーの環境の条件を測定し、それに応答して緑色リカーの環境測定信号を生成するステップと、
前記白色リカーの環境の条件を測定し、それに応答して白色リカーの環境測定信号を生成するステップと、
前記緑色リカーの環境測定信号と前記白色リカーの環境測定信号とを前記コントローラに伝送すること、
前記白色リカー成分特性と、前記緑色リカー成分特性と、前記白色リカーの環境測定信号と、前記緑色リカーの環境測定信号とを処理して、前記コントローラの前記装置特有の構成に従って前記苛性化制御信号を生成すること
を更に包含している方法。
【請求項１４】
多重緑色リカー成分を含有する緑色リカーから多重白色リカー成分を有する白色リカーを生成するために、苛性化反応を制御するための装置であって、前記装置は、
前記緑色リカー成分のそれぞれの特性を測定するための緑色リカーセンサと、
前記白色リカー成分のそれぞれの特性を測定するための白色リカーセンサと、
苛性化反応制御信号を生成するための、前記緑色リカー成分特性と前記白色リカー成分特性とに応答する非線型のアプリケーション適用可能なコントローラと、
白色リカーを生成するために、前記苛性化制御信号に応答して苛性化反応を制御するための手段と
を備えている装置。
【請求項１５】
請求項１４記載の装置であって、前記緑色リカーセンサは、
前記緑色リカーが石灰消和装置に入る前に、前記緑色リカー成分のそれぞれの相対的濃度を測定するための相対濃度計器
を備えている装置。
【請求項１６】
請求項１５記載の装置であって、前記相対濃度計器は、
前記緑色リカーが前記石灰消和装置に入る前に、前記相対濃度値を提供するために配置された近赤外分光光度計
を備えている装置。
【請求項１７】
請求項１５記載の装置であって、前記相対濃度計器は、
前記緑色リカーが前記石灰消和装置に入る前に、前記相対濃度値を提供するために配置されたポーラログラフ測定装置
を備えている装置。
【請求項１８】
請求項１４記載の装置であって、前記白色リカーセンサは、
前記白色リカーが石灰消和装置から出た後に、前記緑色リカー成分のそれぞれの相対的濃度を測定するための相対濃度計器
を備えている装置。
【請求項１９】
請求項１８記載の装置であって、前記相対濃度計器は、
前記白色リカーが前記石灰消和装置から出た後に、前記相対濃度値を提供するために配置された近赤外分光光度計
を備えている装置。
【請求項２０】
請求項１８記載の装置であって、前記相対濃度計器は、
前記白色リカーが前記石灰消和装置から出た後に前記相対濃度値を提供するために配置されたポーラログラフ測定装置
を備えている装置。
【請求項２１】
請求項１４記載の装置であって、前記非線型のアプリケーション適用可能なコントローラは、
特定の装置内での白色リカーの生成を最適化するために、装置特有の構成を受け取る手段と、
前記白色リカー成分特性と前記緑色リカー成分特性とを受け取る手段と、
前記白色リカー成分特性と前記緑色リカー成分特性と処理して、前記装置特有の構成に従って前記苛性化制御信号生成する手段と
を備えている装置。
【請求項２２】
請求項２１記載の装置であって、前記装置特有の構成を受け取る手段が、
データベースからのデータベース値を受け取る手段であって、前記データベースは前記緑色リカー成分特性と前記白色リカー成分特性とを前記苛性化制御信号に関連づけるデータを包含する、前記手段と、
前記データベース値を受け取る手段に応答して前記コントローラの構成パラメータを調整する手段であって、これにより、前記コントローラは前記緑色リカー成分特性と前記白色リカー成分特性との与えられたセットに対する適切な苛性化制御信号を生成する、前記手段と
を備えている装置。
【請求項２３】
請求項２２記載の装置であって、前記非線型のアプリケーション適用可能なコントローラは、プログラム可能な神経ネットワークを有している装置。
【請求項２４】
請求項２２記載の装置であって、前記非線型のアプリケーション適用可能なコントローラは、プログラム可能なファジー論理コントローラを有している装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、クラフトリカー処理システムの一部としての苛性化反応の制御のための制御システムに関する。特に、本発明は、苛性化反応への入力、緑色リカー及び苛性化反応生成物である白色リカーを構成する成分への投入量を構成する成分を測定するための方法を提供する。リカー成分の測定は、苛性化反応の正確で非線型の制御を生み出すために評価される。
【背景技術】
【０００２】
クラフト又は硫酸塩プロセスは、木のパルプ化プロセスで広く使用されている。このプロセスは、所望のプロセスを達成するために化学薬品が使用される循環プロセスである。プロセスの各ステップが最大の効率を以てどの程度で現れるかが、全体のプロセスのコストと同様に最終的な白色リカーの純度に大きく影響を与える。
【０００３】
クラフトプロセスに於いては、木のチップが蒸解されて、木の繊維を一緒に保持しているリグニンを溶解させ、それによって無数の紙を用いた製品に更に加工されるクリーンな繊維を生成する。木のチップの蒸解は、主としてＮａＯＨ（水酸化物）及びＮａ2Ｓ（硫化物）からなるアルカリ性の溶液で見られる。プロセスが進行するに伴って、水酸化物は実質的に消費され、そして、硫化物のレベルは比較的変化しない。結果として得られるパルプ繊維は洗浄され、そして、木のチップから溶解したリグニンと残査の水酸化物及び硫化物を含有する黒色リカーと呼ばれる溶液から除かれる。黒色リカーはボイラーで焼却され、硫化物とＮａ2ＣＯ3（炭酸塩）からなる悪臭物を残すこととなる。この悪臭物は水又は「薄い洗浄リカー(weak wash liquor)」に溶解されて緑色リカーを生成する。このプロセスの残りのステップの目的は、緑色リカーの炭酸塩を水酸化物に変えて、その水酸化物をパルプ工程でリサイクルし再使用することである。
【０００４】
炭酸塩を水酸化物に変える反応は、しばしば「苛性化工程」又は「苛性化反応」として言及される。苛性化反応は「石灰消和装置」及び一連の「苛性化装置」で行われ、理想的には水酸化物を高濃度で含み、ほんの僅かな量の炭酸塩を含む白色リカーとして知られる材料を生成する。不十分な苛性化工程は、理想より比較的少ない水酸化物と理想より多い炭酸塩をもたらす。苛性化反応は、石灰消和装置に導入される石灰の量と、石灰消和装置への緑色リカーの流速とによってコントロールされる。適切な特性の白色リカーを生成するために、石灰は適切な速度で石灰消和装置に導入されなければならない。緑色リカー及び／又は白色リカーの特性の測定と、苛性化反応の現在の状態へのこれらの測定値の関係のための種々の公知のアプローチがある。これらの公知の方法のそれぞれの目的は、石灰消和装置への石灰の導入の制御のための適当な信号を提供することである。1980年１２月２日に発行されたHultmanらの米国特許第4,236,960号は、苛性化反応の制御のための方法を記載している。緑色リカーのサンプルストリームと白色リカーのサンプルストリームとがＣＯ2分析器に導かれている。これらのリカーの連続した測定のために単一のＣＯ2分析器が使用され、又は２つのＣＯ2分析器がそれぞれのリカーの一つに使用される。それぞれのサンプルリカーは、サンプルを酸性化して炭酸塩を二酸化炭素ガスに変えるために酸性溶液と混合される。二酸化炭素ガスの量が測定され、そしてＣＯ2測定値が緑色リカー及び白色リカーの炭酸塩の指標として使用されている。各リカーに対するＣＯ2測定値をそのリカー内の炭酸塩レベルに関連づける種々の計算式が提供されている。従って、石灰消和装置に導入される石灰の量が調節される。Hultmanの方法は、リカーのサンプルのみを測定する。この測定法は、測定され得る副生物のＣＯ2を生成する付加的な反応を導入することを含んでいるという点で、比較的複雑である。ＣＯ2の測定は、苛性化反応に直接関連するものではなく、従って、推論された測定値のみが直接関連するものである。
【０００５】
1985年８月20日にBertelsenにより発行された米国特許（特許文献１）は、苛性化反応を制御するもう一つの方法を開示している。Bertelsenは、苛性化反応の進行が導電率の差を求めることにより測定されることを教示している。緑色リカーの導電率が石灰消和装置に導入されるに先だって測定され、そして、石灰消和装置の後で白色リカーの導電率が測定される。導電率の測定値を苛性化反応の進行に関連づける式が提供されている。これに従って、石灰消和装置に導入される石灰の量が調整される。白色及び緑色リカーは種々の成分を含有し、それぞれの成分は独自の特性値のセットを有している。Bertelsenによって教示されているように、全白色及び緑色リカーの単一の特性の測定は、その組成の特性の組合せがその組成の特性値をマスクしてしまう全リカー特性の測定値を生ずるように、その組成の特性値が変化したときにエラーをもたらし得る。例えば、緑色リカーは少量の水酸化物を含有し、これは、緑色リカーの炭酸塩成分が比較的低い導電率を有しているので、緑色リカーの導電率の測定に不釣り合いに寄与する。従って、緑色リカーの水酸化物の量の比較的小さな変化が、緑色リカーの導電率の測定に不釣り合いに大きな変化をもたらす。白色リカーの導電率を測定するときには、苛性化反応の他方に生ずる反対の問題が生ずる。Bertelsenの方法は、苛性化反応に興味ある化学物質以外の化学物質を存在しないとみなし、又は測定液中で変化しないものとみなしている。このような仮定は、実質上めったに真実とはならず、Bertelsenの測定におけるエラーに導いている。また、Bertelsenの方法は、たとえそれぞれが独立に変化する各リカーの多重成分が存在していても、導電率測定の厳格な数学的公式に依存している。
【０００６】
白色リリカーの製造のための、緑色及び白色リカーの個々の成分に対応した苛性化反応の制御方法の必要性が存在する。それぞれのリカーの関連する成分のそれぞれの特性を測定する苛性化反応の制御方法の必要性も存在する。リカーのストリームのサンプリングに対抗するリカーのストリームの連続的な測定を上記システムで達成するための方法の必要性もさらに存在する。苛性化反応の効率を最適化するために、個々のリカー成分のデータを非線型制御信号の生成に結合する必要性もさらに存在する。
【特許文献１】米国特許第4,536,253号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本発明は、上記及び他の問題点を解決し、苛性化反応の制御のための方法及び装置を提供して、それによって有用な技術を発展させる。緑色リカー及び白色リカー成分の成分の特性が測定される。測定された成分特性は、苛性化反応への石灰の投入の制御のための制御信号を導き出す。リカー成分の特性の測定は、リカー内の成分の混合物に於ける複雑な変化を検知する制御スキームをもたらす。苛性化反応は、これにより、これまで可能であったものより効率的かつ有効に制御される。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
緑色リカー及び白色リカーの主構成成分（炭酸塩、硫化物及び水酸化物）は、苛性化反応に関与する反応剤の完全な特性化を有する制御システムを提供するために、個々に測定される。従って、個々のリカー成分の量の変化は、本発明の制御システムによって説明される。緑色リカー成分の相対的濃度と白色リカー成分の相対的濃度との間の関係は、複雑で非線型である。本発明の制御システムは、石灰導入の速度の制御のための適切な出力信号を提供するための、測定された入力の非線型のアプリケーション適用可能な評価を提供する。
【０００９】
本発明の方法に於いては緑色リカー内の炭酸塩、水酸化物及び硫化物の量は、苛性化プロセスを開始するために石灰消和装置に緑色リカーが供給されるプロセスの直前のポイントで測定される。同時に、白色リカー内の炭酸塩、水酸化物及び硫化物の量は、石灰消和装置から白色リカーが出てくるプロセスの直後のポイントで測定される。緑色リカー及び白色リカー成分の測定値は、本発明のコントローラによって評価され、これは次に制御信号を生成する。苛性化制御信号は、石灰消和装置への石灰の導入の速度を調整するのに使用される。
【００１０】
本発明の更なる方法では、付加的な測定点が一連の苛性化装置の後で使用される。この測定センサからの成分測定値は、完了した白色リカーの質を表しており、また、本発明のコントローラへの入力として伝送される。
【００１１】
本発明の更なる方法では、リカー成分の測定値が入力されるコントローラは、神経ネットワークを有している。この神経ネットワークは、神経ネットワークに入力されるリカー成分測定値の与えられたどのようなセットに対しても望ましい苛性化制御信号を生成するように「訓練」されている。装置特有の神経ネットワークの配置がこれにより達成される。
【００１２】
本発明の更なる方法では、リカー成分の測定値が入力されるコントローラは、ファジー論理コントローラを有している。ファジー論理コントローラは、ファジー論理コントローラに入力されるリカー成分測定値の与えられたどのようなセットに対しても望ましい苛性化制御信号を生成するように、適切なスケーリングファクターを用いて調整されている。装置特有の神経ネットワークの配置がこれにより達成される。
【００１３】
本発明の他の観点によれば、種々のリカー内のリカー成分のそれぞれの濃度を決定するために、ポーラログラフィーの測定が行われる。プロセスに於ける各ポイントで測定されたポーラログラフィーによる成分の測定値は、コントローラに入力される。コントローラはポーラログラフィーによる成分の測定値を評価して、望ましい苛性化制御信号を生成する。苛性化制御信号は、苛性化反応が行われている石灰消和装置に導入される石灰の速度を調整するのに使用される。
【００１４】
本発明の更なる実施例では、緑色リカー及び白色リカー成分の近赤外スペクトロスコピーの測定が行われる。プロセスの各点での近赤外の測定値は、コントローラに入力される。コントローラはリカー成分の近赤外の分析を評価して、望ましい苛性化制御信号を生成する。苛性化制御信号は、苛性化反応が行われている石灰消和装置に導入される石灰の速度を調整するのに使用される。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
全体のプロセス−図１
図１は、本発明に従う苛性化プロセス１００に於ける材料及び情報の流れの概略図を示している。プロセス１００の全体の動作は、図１に関連して記述される。木のチップがライン１０１を介して蒸解器１０２に導入される。蒸解器１０２では、木のチップが主としてＮａＯＨ及びＮａ2Ｓを含有する溶液内で溶解される。蒸解プロセスの間にリグニンが溶化し、更に処理を続けるとパルプ繊維を木から開放する。溶液に溶解した繊維はライン１０３を介して洗浄機１０４に送られ、そこで、パルプ繊維から蒸解プロセスの残査を洗い落とすために洗浄水が使用される。パルプ繊維は、更なる処理（図示せず）のためにライン１０４Ａを介して送られる。リカーに再使用される蒸解プロセスの残査は、ライン１０５を介してボイラ１０６に送られる。黒色リカーはボイラ１０６で焼却されて悪臭物が残り、これはライン１０７上を溶解槽１０８に運ばれる。悪臭物は、ときには「薄い洗浄液」又は「薄い水洗浄液」と呼ばれる水溶液と溶解槽１０８内で混合されて、緑色リカーを生成する。緑色リカーは、主として高濃度のＮａ2ＣＯ3（炭酸塩）と低濃度のＮａＯＨ（水酸化物）からなる。プロセス１００に於ける次のステップは、緑色リカー内のできる限りの炭酸塩を白色リカー内の水酸化物に変えることに向けられている。
【００１６】
緑色リカーはライン１０９を介して石灰消和装置１１０に供給される。石灰ホッパ１１１からの石灰は、コンベヤ１１２の動作により石灰消和装置１１０に導入される。石灰は、以下に詳述するように緑色リカーと反応して、Ｎａ2ＣＯ3をＮａＯＨに変える。しかし、緑色リカーの全てのＮａ2ＣＯ3が、石灰消和装置１１０の操作でＮａＯＨに変えられるのではない。従って、石灰消和装置１１０の出力は、一連の苛性化装置１２０，１２２及び１２４に導入され、そこでは、材料の混合により、更なるＮａ2ＣＯ3のＮａＯＨへの変換が完了する。石灰コンベヤ１１２の制御は以下に記述される。石灰消和装置１１０の出力はライン１１４を介して苛性化装置１２０に送出される。苛性化装置１２０の出力はライン１２１を介して苛性化装置１２２に導入されている。苛性化装置１２２の出力はライン１２３を介して苛性化装置１２４に導入されている。実際には、各苛性化ステップにより相当な程度まで苛性化反応が完結するという効果を得るために、材料が次々に導入される任意の数の苛性化装置があってもよい。ライン１２５の苛性化装置１２４の出力は、少量のＮａ2ＣＯ3及びＮａ2Ｓとともに主たるＮａＯＨを含む完了した白色リカーである。白色リカーはライン１２５を介して蒸解器１０２に戻される。
【００１７】
センサ１１５，１１７及び１２６は、図１−３に関連して以下に示すようにして信号を発生し、これはワイヤ１１６，１１８及び１２７上をそれぞれコントローラ５０に伝送される。センサ１１５，１１７及び１２６によって発生した信号は、プロセス１００に於けるそれぞれの測定点での個々のリカー成分の量を示している。センサ１２８，１３０及び１３２は、図１−３に関連して以下に示すように、環境の条件を測定信号を発生し、これはワイヤ１２９，１３１及び１３３上をそれぞれコントローラ５０に伝送される。
【００１８】
苛性化プロセス−図１
ライン１０９上を石灰消和装置１１０に導入される緑色リカーは、少量のＮａＯＨ及びＮａ2Ｓと多量のＮａ2ＣＯ3によって特徴づけられる。蒸解プロセスに使用するための主としてＮａＯＨを含有する白色リカーをリフォームするために、緑色リカーとともに石灰が加えられる。石灰消和装置で最初に以下の反応が現れる。
【００１９】
石灰消和反応: CaO＋H2O  ⇔  Ca(OH)2
苛性化反応  : Ca(OH)2＋Na2CO3 ⇔  2NaOH＋CaCO3
石灰消和反応は水と石灰が有効に反応して水酸化カルシウムを生成する。水酸化カルシウムは、次に苛性化反応で炭酸塩と反応して水酸化物を生成する。「苛性化反応」という用語は、一般的には、上記化学反応の両方が出現するプロセスに関連して使用される。これらの反応の望ましい結果は、実際にはこの目的は決して完全には達成されないけれども、全てのＮａ2ＣＯ3をＮａＯＨに変換することである。上記反応の完結を促進するために、一連の苛性化装置が更にＮａ2ＣＯ3をＮａＯＨに変換するために使用されている。各苛性化装置１２０，１２２及び１２４は、時間期間の間白色リカーを混合する。連続する苛性化装置のそれぞれの出力は、徐々に大きくなるＮａＯＨの含有量と少なくなるＮａ2ＣＯ3の含有量とによって特徴づけられている。苛性化反応に関係する量のＮａ2Ｓが緑色リカーに存在し、また、少量のＮａ2Ｓが白色リカーに存在する。苛性化反応の他の副生成物は、白色リカーが分離される石灰質沈泥（ＣａＣＯ3）である。
【００２０】
白色リカーの質は、白色リカーがＮａＯＨの高い含有量とＮａ2ＣＯ3の低い含有量とによって特徴づけられる程度によって判断される。石灰、即ちＣａＯの石灰消和装置１１０への導入は、白色リカーの質を決定するための制御の臨界点である。石灰消和装置１１０に導入される石灰の速度の制御は、本発明の方法及び装置の焦点である。
【００２１】
リカー成分の測定−図１−３
本発明のプロセスに於けるリカーで為される測定には、基本的に２つのカテゴリーがある。一つのカテゴリーは、「リカーの環境の測定」又は「環境の測定」であり、他の一つは「リカー成分の測定」又は「成分の測定」である。環境の測定には、石灰消和装置１１０並びに各苛性化装置１２０，１２２及び１２４を介して処理されるに伴うリカーの温度、圧力、ｐＨ、流速及び密度が含まれる。環境の測定は、センサ１２８，１３０及び１３２によって作り出され、測定信号は導体１２９，１３１及び１３３を介してそれぞれコントローラ５０に伝送される。これらの測定値の性質は、本発明にとって重要ではない。当業者は、実際には、環境の測定のそれぞれに対する異なるセンサであろうこと、及び環境の測定は種々の異なる測定技術を用いて為され得ることを認識する。
【００２２】
リカー成分測定は、センサ１１５，１１７及び１２６によって行われる。この測定は、緑色及び白色リカーの主成分（ＮａＯＨ，Ｎａ2ＣＯ3，Ｎａ2Ｓ）の相対的濃度を表しているデータをコントローラ５０に供給することにより行われる。リカー成分の相対的濃度の決定に用いられる測定技術は、本発明の首尾よい実行にとって重要ではない。本発明の方法にとって重要なのは、全リカーの特性の測定に対立するリカー成分の相対的濃度の決定である。リカー成分の測定値の決定のための異なる測定技術を用いた２つの実施例が以下に記載されている。
【００２３】
個々のリカー成分の相対的濃度を決定するのに使用される測定技術は、ポーラログラな測定である。ポーラログラフ測定の背景にある基本的概念は、ある化学成分について、溶液内に置かれた装置の電極間の電流が、溶液に印加される電圧とは実質的に独立な低いレベルから、リカー内の注目している成分の含有量に伴って変化する中間的な準安定レベルまで、測定装置に印加される電圧とはこれも独立である非常に高いレベルまで変化する与えられた電圧レンジが存在するという認識である。
【００２４】
リカーの与えられた成分のポーラログラフ測定は、特定の成分の注目しているポテンシャル領域内の電圧に対する電流−電圧ポイントの繰り返しの測定値を得ることを必要としている。種々の電流−電圧測定は、特定成分の濃度の指標を提供するために、与えられた成分の既知の含有量を有する溶液に対する同様の曲線と比べ得る、与えられた成分に対するポーラログラフ電流曲線を形成する。
【００２５】
代表的なポーラログラフ電流曲線２００がＮａ2ＣＯ3について図２に示されている。軸２０２はＮａ2ＣＯ3を含有するリカーに印加される電圧を表している。軸２０９は、ポーラログラフ測定装置の電極間のリカーに流れる電流の量を表している。図２に示すように、電圧が０．２Ｖから０．８Ｖに変化するに伴い、測定装置によって検出される電流は最小であり、電圧レベルの変化は検出された電流の大きさに殆ど影響を与えない。しかし、電圧が０．８Ｖに近づくと、電流は上昇し、波高２０６として表される準安定レベルに近づく。この準安定レベルでの電流の大きさは、測定されているＮａ2ＣＯ3の含有量に対応している。電圧が０．９６Ｖを越えて更に増大すると、電流は急激に上昇し始める。Ｎａ2ＣＯ3に対するこの波高２０６を、Ｎａ2ＣＯ3の既知の含有量を有する既知の溶液に於いて同様の測定を行って得られた波高と比較することにより、試験下の溶液内のＮａ2ＣＯ3の含有量が決定される。ラインセンサ（株）から入手可能なクックスターリカー強度分析器は、このような測定を行うのに適した装置である。
【００２６】
本発明の実施例では、緑色リカーが石灰消和装置１１０に入る直前の、緑色リカー内のＮａＯＨ，Ｎａ2ＣＯ3及びＮａ2Ｓの相対的濃度を決定するためのポーラログラフ測定は、センサ１１５によって行われる。石灰消和装置１１０の直後の白色リカー内のＮａＯＨ，Ｎａ2ＣＯ3及びＮａ2Ｓの相対的濃度を決定するためのポーラログラフ測定は、センサ１１７によって行われる。白色リカーが一連の苛性化装置を介して処理された後の白色リカー内のＮａＯＨ，Ｎａ2ＣＯ3及びＮａ2Ｓの相対的濃度を決定するためのポーラログラフ測定の第３のセットは、センサ１２６によって行われる。ＮａＯＨ，Ｎａ2ＣＯ3及びＮａ2Ｓの相対的濃度を表すセンサ１１５，１１７及び１２６からの測定信号は、コントローラ５０に伝送され、以下のようにして処理される。各センサ１１５，１１７及び１２６とコントローラ５０との間には単一のワイヤのみが示されているけれども、測定されている各リカー成分の一つに対して複数のワイヤが実際には使用されている。
【００２７】
ＮａＯＨ，Ｎａ2ＣＯ3及びＮａ2Ｓの相対的濃度を決定するために使用される第２の測定技術は、近赤外分析である。１１００ナノメーターから２２００ナノメーターの間の波長を走査し得る分光光度計が、ＮａＯＨ，Ｎａ2ＣＯ3及びＮａ2Ｓの相対的濃度を測定するために使用される。このような装置の例は、ローズマウント分析社のＭＬＡ  ８１００ 多重成分液体プロセス分析器である。分光学の根本を為す基本的原理は、異なる材料は、異なる波長の光を程度を変えて吸収するということである。光の周波数がそのシステムの同じ自然の周波数に共鳴したときに、その光はシステムによって吸収される。材料の相対的吸収はプロットされ又はルックアップテーブルに記録され、既知の材料の吸収スペクトルに対して比較される。近赤外領域で動作する分光計は、苛性化反応で注目している材料の測定に有効である。
【００２８】
図３は、ＮａＯＨ，Ｎａ2ＣＯ3及びＮａ2Ｓの異なる組合せを含有する５つの水ベースの溶液についての、空気を参照側とした吸収スペクトル３００を表している。軸３０２は、分光光度計から溶液に入射する光の波長を表している。軸３０４は、特定の溶液による特定の光の波長の吸光度を表している。軸３０４の単位は、空気による同じ光の波長の吸光度を参照したものである。吸収スペクトル３００は、それ自身の特徴的なスペクトルを有する異なる５つの溶液の重畳されたスペクトル３０６−３１４を有している。５つの溶液の組成は、以下の表に要約されている。
【００２９】
【表１】
2008095275.tif 000003
【００３０】
スペクトル３０６−３１４は、苛性化プロセスのリカーに見られる濃度の典型的な範囲の特性である。ＭＬＡ８１００多重成分液体プロセス分析器は、成分化学物質の既知の濃度を含有する材料の溶液でキャリブレートされなければならない。センサ１１５，１１７及び１２６で決定された測定吸収スペクトルは、種々の測定点でリカー内のＮａＯＨ，Ｎａ2ＣＯ3及びＮａ2Ｓの相対的濃度を決定するために比較される。この比較は、既知のスペクトルを特徴づける値を保持するルックアップテーブルを使用して為される。測定された波形を既知の波形のスペクトル又はファミリーと比較する当業者に知られた種々の方法がある。リカー成分測定信号は、ライン１１６，１１８及び１２７上をコントローラ５０に伝送される。
【００３１】
コントローラの動作−図１，４−５
センサ１１５，１１７及び１２６からの個々のリカー成分測定値の間の関係は複雑であり、非線型である。複雑さを加えているのは、センサ１２８，１３０及び１３２からの環境の測定値である。コントローラ５０は、ライン１１９上に適切な苛性化制御信号を生成するように処理される２０又はそれ以上の入力で表されている。多数の入力を好ましい出力に関係づけるように展開され得る厳格な数学的式は、開発し実施するのに極端に高くつくばかりでなく、性能の低下を招くことになる。これが、従来の発展したどのような数学的な式もその実施を可能とするための仮定を単純化することが必ず必要である理由であり、これらの仮定が真の世界のアプリケーションに於けるエラーを引き起こすであろう。非線型のアプリケーションが適用可能なコントローラは、コントローラ５０についての装置特有の構成を達成するために、本発明の方法によって提供される。一つのアプローチは、図４に関連して記載されているように神経ネットワークを使用し、もう一つのアプローチは、図５に関連して記載されているようにファジー論理コントローラの方法を使用する。
【００３２】
神経ネットワーク−図４
非線型のアプリケーション適用可能な本発明のコントローラ５０の実施例は、リカー成分測定信号を処理するための訓練された神経ネットワーク４００と、適切な苛性化制御信号を生成するための環境測定信号を使用する。一般的には、神経ネットワークは、実施例からの学習のプロセスを介して、経験的な知見を格納し、その知見を将来の使用に役立つようにする柔軟性のあるノードのネットワークである。本発明の方法では、リカー成分測定データ、環境の測定データ出力又は苛性化制御信号を含む履歴データベースが、リカー成分データ及び環境のデータの与えられたセットに対して適切な苛性化信号を選択するためにネットワークを「訓練する」のに使用される。
【００３３】
神経ネットワークは当業者に公知であり、特定のアプリケーションのための神経ネットワークの訓練と実施のために使用し得る多くの商業的パッケージがある。このような商業的に適用可能なパッケージの一つは、テキサス州のオースティンのフィッシャーローズマウントシステム（株）から入手可能なインテリジェントセンサツールキット（ＩＳＴＫ）である。ＩＳＴＫは３層のフィードフォーワードネットワークを実行する。図４は、ＩＳＴＫに装備された３層のフィードフォーワードネットワーク４００を表している。ノード４０１Ａ−４０１Ｎを含む入力層４０１は、リカー成分測定データ及び環境のデータの形で入力情報を受け取る。ライン１１６，１１８，１２７，１２９，１３１及び１３３上をコントローラ５０に入力される各測定点に対してノード４０１Ａ−４０１Ｎが存在する。上記信号ラインのそれぞれは、一以上のデータパスを表し、例えば、ライン１１６は実際には３本のラインであり、それぞれの成分測定について１つである。出力層４０３は単一のノード４０３Ａを含み、これから苛性化制御信号がライン１１９上に出力される。ノード４０２Ａ−４０２Ｎを含む中間層４０２は、これに限定されるものではないが入力層４０１のニューロンの数と、神経ネットワーク４００の必要な正確さのレベルと、出力層４０３に於けるニューロンの数に依存してそれより多く又は少ないノードを含んでいる。入力層４０１に入力される信号は、ニューロン４０１Ａ−４０１Ｎによって異なる「重み」が割り当てられる。これらの重みづけられた中間の信号は、次に、中間ニューロン４０２Ａ−４０２Ｎへの入力としてニューロンコネクタ４０４上に印加される。中間ニューロン４０２Ａ−４０２Ｎはそれぞれ中間信号に対して異なる重みを割り当てて中間信号の第２のセットを生成する。この中間信号の第２のセットは出力層４０３のニューロン４０３Ａに印加される。
【００３４】
神経ネットワークは与えられたアプリケーションのために訓練されなければならない。各ニューロンに割り当てられた重みは訓練の間に調整可能であり、訓練の後に固定される。一旦適切な入力信号が選択されると、神経ネットワークの訓練と実行は、改良されたプロセスの制御ツールの分野での当業者に公知である。一般的には、第１のステップは、履歴データのデータベースを構築することである。本発明では、この履歴データベースは、環境の測定データとリカー成分測定データとを含んでいる。神経ネットワークの実行に先立って、データの収集又は生成をどの程度まで行わなければならないかは、プロセス制御方法論の容易さに於ける過去の経験に依存している。いくつかのプラントでは、環境の測定データに関してかなりの大きさのデータベースが既に存在している。他のプラントでは、神経ネットワークの訓練のために必要なデータを集めるために長時間のデータ収集が必要であろう。殆どのプラントでは、ニューロンネットの訓練の目的のために、苛性化プロセスで伝承された測定の一つではなく、個々の成分の測定データを集めることが必要であろう。
【００３５】
一度データベースが確立されると、データ処理のステップがある。離れたデータポイントが削除され、訓練プロセスのためのデータベースを適切に調整するために、誤りデータ領域の改変が行われる。次に、データベースの一部は訓練のために使用され、一方、データベースの残りの部分は、訓練プロセスの間の神経ネットワークのテストのデータのテスティングセットとして保存される。
【００３６】
訓練データはネットワーク４００の入力層４０１に入力され、そして、ネットワークの全ての層を介して前方へ波及し、最後に出力層４０３に至る。このステップは「フィードフォーワード伝達」又は「フォーワード伝達」と称されている。出力層４０３の出力は与えられた入力に対する望ましい苛性化制御信号と比較される。もし、出力が適切な苛性化制御信号を供給しているなら、神経ネットワークは訓練される。もし出力信号が望ましい苛性化制御信号とは異なっていれば、ノードの重みが既知の方法論によって調整される。このプロセスは「バック伝達」又は「エラーバック」として知られている。フィードフォーワード伝達及びバック伝達の各サイクルの後、ときには「訓練エポック」と称されるデータのテスティングセットが神経ネットワークの入力に印加される。上記のプロセスは、望まれる制度と苛性化制御信号の予知可能性を達成するのに必要な回数だけ繰り返される。
【００３７】
コントローラ５０の神経ネットワーク４００が訓練されたとき、コントローラ５０への入力の与えられたセットに対する適切な苛性化制御信号は、導体１１９上に出力される。ライン１１９上の苛性化制御信号は、アクチュエータ１１３の動作を制御する。アクチュエータ１１３は石灰コンベヤ１１２と共同して、石灰ホッパ１１１から石灰を石灰消和装置１１０に移動させる。コントローラ５０への入力に従って、より多くの又はより少ない石灰が石灰消和装置１１０で必要とされたとき、苛性化制御信号は石灰コンベヤ１１２の速度を適切に調節する。石灰ホッパ１１１，石灰コンベヤ１１２及びアクチュエータ１１３の特定の装置は、本発明の方法では重要ではないことが当業者には明らかである。例えば、石灰コンベヤ１１２は、石灰を石灰ホッパ１１１から石灰消和装置１１０へ移動させるという点に於いて、ドライブスクリューに置き換えることができる。本発明の方法は、石灰消和装置１１０に導入される石灰の速度を調整するための苛性化制御信号に応答するメカニズムがあることを単に要求している。
【００３８】
ファジー論理−図５
非線型のアプリケーション適用可能な本発明のコントローラ５０の他の実施例は、リカー成分信号と環境測定信号とを適切な苛性化制御信号を生成するために処理するファジー論理コントローラ５００を使用する。神経ネットワークと同様に、ファジー論理コントローラは、非線型プロセスの制御に特によく適している。ファジー論理コントローラは、典型的には、連続した入力信号をファジー論理変数に変換するためのメンバシップ関数のセットに関連するスケーリングファクターのセットを使用する。次に、ファジー論理推論規則が、出力ファジー論理信号を決定するために適用され、これは続いて制御プロセスで使用される連続した信号に変換される。スケーリングファクターは多くの方法で決定され得るが、殆どのファジー論理コントローラは、制御されているプロセスから発生する値、即ち、一又はそれ以上のプロセス特性値から発生する値からのスケーリングファクターを決定している。一又はそれ以上のプロセス特性値の周期的な測定を行うプロセスは、コントローラのチューニングと称される。
【００３９】
図５を参照すれば、典型的なファジー論理コントローラ５００が概略的に示されている。ファジー論理コントローラ５００は、入力信号ファジー化ブロック５０２と、ファジーエンジンブロック５０４と、脱ファジー化ブロック５０６とを含んでいる。ファジー化ブロック５０２は、入力ＡからＮを、例えば肯定的な言語、否定的な言語、ゼロ等の言語ファジー変数に、所謂ファジーメンバシップ関数を用いて翻訳又は変換する。同様に、、脱ファジー化ブロック５０６は、制御アクションの機会を表すファジー変数を苛性化制御信号の連続変化に、ファジーメンバシップ関数を用いて翻訳する。
【００４０】
ファジー化ブロック５０２及び脱ファジー化ブロック５０６で使用されるファジーメンバシップ関数は、そのプロセスの先の知識に基づいて定義され得る。神経ネットワークと同様に、予期し得る測定値の信頼し得るデータベースは、特定のアプリケーション又は装置での使用に対して、ファジー論理コントローラをチューニングするのに有用である。信号ＡからＮは、それらがそれぞれ−１に等しいか又はより大きい値と、１に等しいか又はより小さい値とを有するようにスケールされる。メンバシップ関数は、ファジーエンジンブロック５０４にそれらが入力されるに先だってスケールされた信号を調整するのに使用される。
【００４１】
ファジーエンジンブロック５０４は、例えば人間の経験を組み込んだ言語規則のセットを有するファジー推論規則を適用することによって、ファジー化ブロック５０２によって発生したファジー化された入力信号上で動作する。推論規則は、「if … then …」の形式の一連のステートメントである。これらの規則の基本的要求は、安定の目的のためにそれらがネガティブフィードバック制御を行うということである。
【００４２】
所望の数の規則とメンバシップ関数が、ファジーエンジンブロック５０４による使用のために、入力信号ＡからＮをファジー論理変数に翻訳するのにファジー化ブロック５０２で使用され得る。更に、所望の数のメンバシップ関数が、制御動作に於ける変化を連続する苛性化制御信号に翻訳するために、脱ファジー化ブロック５０６で使用され得る。
【００４３】
推論規則がスケールされた入力信号ＡからＮのメンバシップ関数からの制御信号に於ける必要なスケールされた変化を確立するのに適用された後、制御信号に於けるスケールされた変化の脱ファジー化が、脱ファジー化ブロック５０６で行われる。脱ファジー化は、例えば、何れの方法も当業者に公知である重心脱ファジー化方法及び一般化重心脱ファジー化方法を含む所望の方法を用いて行われる。その後、制御信号に於けるスケールされた変化が適当なスケーリングファクターを乗算することにより脱スケーリングされて、ワイヤ１１９上の苛性化制御信号に到達する。上述のように、ファジー論理コントローラ５００のの２つの明確な特徴は、人間の経験が苛性化制御信号に統合されることと、ファジー論理コントローラ５００は入力信号ＡからＮとファジー論理コントローラ５００によって展開される出力苛性化制御信号との間の非線型関係を提供することである。本発明の方法に従ってファジー論理コントローラを装備する種々のアプローチがあることが当業者に明らかである。また、ファジー論理コントローラのための多くの商業的に入手可能なパッケージがあり、その多くは本発明の方法に適用可能である。商業的に入手可能なパッケージの一つの例は、テキサス州のオースティンのフィッシャーローズマウントシステム（株）から入手可能なインテリジェントセンサツールキット（ＩＳＴＫ）である。コントローラ５０の神経ネットワークの実施例に関連して記載したように、苛性化制御信号はライン１１９上にコントローラ５０から出力される。苛性化制御信号はアクチュエータ１１３の動作を決定し、これは次に石灰コンベヤ１１２の動作を制御し、これにより、石灰ホッパ１１１からの石灰の量を石灰消和装置１１０に供給する。
【００４４】
クレームされている発明は好ましい実施例の記載に限定されるものではなく、本発明の概念の範囲及び精神の範囲内で他の改良と変更を含むことを明確に理解すべきである。
【図面の簡単な説明】
【００４５】
【図１】本発明による苛性化プロセスの概略図である。
【図２】炭酸塩についてのポーラログラフィーの電流−電圧曲線を表す図である。
【図３】リカー成分の異なる混合物についての吸収スペクトルである。
【図４】本発明に従う神経ネットワークの簡略化した概略図である。
【図５】本発明に従うファジー論理コントローラのブロック図である。
【符号の説明】
【００４６】
５０  コントローラ
１００  苛性化プロセス
１０２  蒸解器
１０４  洗浄機
１０６  ボイラ
１０８  溶解槽
１１０  石灰消和装置
１１１  石灰ホッパ
１１２  石灰コンベヤ
１１３  アクチュエータ
１１５  センサ
１１６  センサ
１１７  センサ
１２０  苛性化装置
１２２  苛性化装置
１２４  苛性化装置
１２６  センサ
１２８  センサ
１３０  センサ
１３２  センサ
２００  ポーラログラフ電流曲線
２０６  波高
３００  吸収スペクトル
４００  神経ネットワーク
４０１  入力層
４０１Ａ〜Ｎ  ノード
４０２  中間層
４０２Ａ〜Ｎ  ノード
４０３  出力層
４０３Ａ  ニューロン
４０３Ａ  ノード
４０４  ニューロンコネクタ
５００  ファジー論理コントローラ
５０２  入力信号ファジー化ブロック
５０４  ファジーエンジンブロック
５０６  脱ファジー化ブロック
【図１】
2008095275.tif 000004
【図２】
2008095275.tif 000005
【図３】
2008095275.tif 000006
【図４】
2008095275.tif 000007
【図５】
2008095275.tif 000008