РАЗРАБОТКА МОДЕЛИ СОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ СИСТЕМЫ КОНТРОЛЯ КАЧЕСТВА ЧАСТИЦ ПОРОШКА КРАСЯЩЕГО ПИГМЕНТА

УДК 67.019

РАЗРАБОТКА МОДЕЛИ СОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ СИСТЕМЫ КОНТРОЛЯ КАЧЕСТВА ЧАСТИЦ ПОРОШКА КРАСЯЩЕГО ПИГМЕНТА

© 2023 Т.И. Комаров, В.С. Пузырева, А.В. Чабаненко

Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения,

г. Санкт-Петербург, Россия

Статья поступила в редакцию 15.05.2023

Постановка задачи (актуальность работы). Чаще всего, производство лакокрасочных изделий состоит из основных этапов: от поступления в складские помещения до фасовки по коробкам. И контроль качества осуществляется на входе и на выходе. Однако при производстве лакокрасочных изделий необходимо внедрить промежуточный контроль на этапе перемола пигментного сырья в порошок тонкого помола, так как от размерного диапазона частиц порошка тонкого помола зависят основные качества готовой лакокрасочной продукции. ГОСТ 2093-82 рекомендует использование ситового анализа, который представляет собой механизм просеивания решетом от наиболее крупных размеров ячеек до наиболее мелких. Однако данный метод уступает более современным по скорости анализа на более чем 10 минут, по диапазону измерения частиц на 1030% и по информативности анализа. Цель работы. Повышение качества лакокрасочных материалов посредством внедрения промежуточного контроля методом лазерной дифракции. Используемые методы. В представленной работе были применены такие методы, как математическое моделирование, метод идеализации и формализации процессов исследования лакокрасочных материалов. Новизна. В ходе работы были разработаны новые механизмы оценки и управления качеством частиц порошка красящего пигмента, а также новые способы повышения эффективности производства лакокрасочных материалов. В процессе исследования был проведен анализ технологического процесса. Результат. Итогом работы стала разработанная модель совершенствования системы контроля качества частиц порошка красящего пигмента. Практическая значимость. Разработанная модель повысит результативность текущих процессов производства лакокрасочных изделий посредством внедрения промежуточного контроля, что повысит прибыль организации и сократит издержки на качество.

Ключевые слова: контроль, качество, пигмент, порошок тонкого помола, лазерная дифракция. DOI: 10.37313/1990-5378-2023-25-3-16-25 EDN: JMAQLO

ВВЕДЕНИЕ

На данный момент даже в крупных компаниях, производящих лакокрасочную продукцию, недостаточно уделяют внимание контролю качества процесса измельчения пигмента до состояния порошка. Чаще всего оценка сводится к визуальному осмотру.

В соответствии с ГОСТ 2093-82 анализ формы и размера частиц рекомендуется производить ситовым методом, который представляет собой механизм просеивания решетом от наиболее крупных размеров ячеек до наиболее мелких. Проблема заключается в том, что такой метод дает очень скромное представление о составе порошка, а изображение частиц и вовсе не

Комаров Тимофей Игоревич, магистрант. Е-таИ: tim1kom@yandex.ru БРШ-код автора: 5009-3930 Пузырева Виктория Сергеевна, магистрант. Е-таП: vikap1999@mail.ru БР1Ы-код автора: 1185-1776 Чабаненко Александр Валерьевич, кандидат технических наук, доцент кафедры инноватики и интегрированных систем качества.

Е-таП: a@chabanenko.ru ОЯСЮ 0000-0002-5949-6579

предусмотрено. Кроме того, недостатком является ограниченность исследуемого размерного ряда и отсутствие автоматических систем.

Таким образом, требуется найти, изучить и внедрить такой метод анализа, который бы дал полную информацию о частицах, действовал автоматически и являлся выгодным вложением в качество.

Процесс производства лакокрасочных изделий состоит из 11 основных этапов (рис. 1).

На рисунке 1 видно, что проверка качества осуществляется только на входе сырья и на выходе готовой продукции.

ГОСТ 9.032-74 предписывает определенные свойства готовой лакокрасочной продукции: отсутствие волнистости, неоднородности структуры, разнооттеночности. [2, с. 3]

Данные требования формируют необходимость в контроле качества основного составляющего лакокрасочной продукции - порошкового пигмента. При внедрении промежуточного контроля появляется возможность регулировать выполнение вышеуказанных требований (рис. 2).

Входной

контроль

Поступление на складские помещения

Поступление в цех

Перемол сырья

Замешивание краски

Изготовление тары

Наклейка этикеток

Фасовка по коробкам

Выходной контроль

Поступление на складские помещения

Рис. 1. Карта процессов для визуализации производства ЛКМ [1] Fig. 1. Process map for visualization of paintwork production [1]

Рис. 2. Измененная карта процессов для визуализации производства ЛКМ Fig. 2. Modified process map for visualization of paintwork production

В соответствии с ГОСТ 2093-82 анализ фор- собой механизм просеивания решетом от наи-мы и размера частиц рекомендуется произво- более крупных размеров ячеек до наиболее мел-дить ситовым методом, который представляет ких (рис. 3).

Проба для испытания

50x50

2Ь*2Ь

Условные обозначения Взвешивание

1

Деление (сокращение) I " Рассев

50 х 50 - размер отверстий сита

т - определение массы

- определение показателей качества

as

Рис. 3. Схема проведения ситового анализа по ГОСТ 2093-82 [3; с.4] Fig. 3. Scheme of sieve analysis according to GOST 2093-82

Проблема заключается в ограниченности исследуемого размерного ряда и в отсутствии автоматических систем. Кроме того, данный метод дает очень краткую информацию о составе порошка, а изображение частиц не предусмотрено. А, как было доказано, [4, с. 32-33] детальный анализ формы и размеров частиц позволяет определить, например, уровень прочности материала (рис. 4). [5]

На данный момент в России, кроме ситового анализа, существует еще несколько методов измерения и анализа частиц тонкого помола, среди которых: микроскопический метод, лазерная дифракция, динамический анализ и т.д. Компания «MICROTRAC» опубликовала данные о возможностях каждого метода анализа (рис. 5).

Сравнение характеристик методов анализа представлено в табл.1.

Для частиц перемолотого пигмента необходим широкий диапазон измерения, скорость осуществления анализа и возможность анализа всех частиц. Наложив ограничения, продикто-

ванные потребительскими ожиданиями, получим допустимые альтернативы (табл. 2).

Введем критерии для оценки: стоимость осуществления (К1), измеряемый диапазон (К2), полнота анализа (К3), сложность обучения сотрудников (К4), время измерений (К5).

Путем попарного сравнения, выявим наиболее предпочтительную альтернативу (табл. 3).

Таким образом, наиболее предпочтительный метод - «Лазерная дифракция (сухая)» (А2) со взвешенной оценкой = 0,348.

Лазерная дифракция - это метод измерения частиц путем направления на них лазерного луча. Луч отражается от частицы под некоторым углом. Как раз данные об этом угле и позволяют определить размер анализируемой частицы. [7] Аппарат выглядит следующим образом (рис. 6).

Имея наиболее предпочтительный метод анализа частиц пигментного порошка тонкого помола, построим имитационную модель распределения частиц.

0,05

0,1 0,15

Концентрация Yi, %

Размеры частиц 40-60 мкм

Размеры частиц 100-160 мкм

Рис. 4. Зависимость прочности композитов на основе СЭВА

от содержания частиц SiO2 при разных размерах Fig. 4. Dependence of the strength of CMEA-based composites on the content of SiO2 particles at different sizes

Рис. 5. Распределение частиц по размерам при данных методах анализа [6] Fig. 5. Particle size distribution with these analysis methods [6]

Таблица 1. Генерация альтернатив Table 1. Generation of alternatives

Диапазон Время

№ Наименование метода анализа измерений, мкм измерения, мин Полнота анализа

1 Динамический анализ 0,8-80 20 Случайный анализ частиц

2 Анализ изображений и рассев 20-30 15 Случайный анализ частиц

3 Статический анализ изображений 0,5-1500 10 Анализ всех частиц

4 Лазерная дифракция

5 Лазерная дифракция

6 Динамическое рассеивание света 0,8-6,5 5-10 Случайный анализ частиц

7 Ситовый анализ 20-125000 5-10 Анализ всех частиц

Таблица 2. Допустимые альтернативы Table 2. Acceptable alternatives

№ Наименование метода анализа Диапазон измерений, мкм Время измерения, мин Полнота анализа

1 Статический анализ изображений 0,5-1500 10 Анализ всех частиц

2 Лазерная дифракция

3 Лазерная дифракция

4 Ситовый анализ 20-125000 5-10 Анализ всех частиц

Таблица 3. Свертка альтернатив по критериям Table 3. Convolution of alternatives by criteria

Альтернативы Критерии Взвешенные оценки альтернатив

Ki К2 Кз К4 К5

Ai 0,070 0,093 0,206 0,446 0,182 0,182

А2 0,274 0,401 0,449 0,160 0,347 0,348

А3 0,171 0,335 0,172 0,104 0,273 0,217

A4 0,485 0,171 0,172 0,290 0,198 0,253

Е 1

Американская фармацевтическая компания «Review» опубликовала данные об измерениях размеров частиц пигментов разного предназначения при определенной степени затемнения (рис. 7). Было выяснено, что распределение частиц по размерам имеет нормально распределение. Значит, есть возможность построить функциональную эмпирическую модель, характеризующую это распределение.

Матрица планирования эксперимента представлена в табл. 4.

Среднее значение параметра по параллельным опытам вычисляется по формуле (1).

С1)

где - число параллельных опытов в i-ой сточ-

ке матрицы планирования; у- значение выходного параметра.

Дисперсия параллельных опытов вычисляется по формуле (2).

^восир ~ ^]= ] } !

где ТЛ; - число параллельных опытов в ¿-ой сточке матрицы планирования; у^ - значение выходного параметра; у: - среднее значение параметра по параллельным опытам.

Все результаты внесены в табл. 5.

Из таблицы 5 видно, что для 2 и 8 опыта величина дисперсий больше/меньше остальных, поэтому была осуществлена проверка дисперсий с использованием критерия Кохрена.

Рис. 6. Лазерный анализатор Fig. 6. Laser analyzer

и о а

D £

СО ш

ев g & И

" 1 ч S

а

с

о се Рн

106,000 104,000 102,000 100,000 98,000 96,000 94,000 92,000 90,000

t

*

Т

0 1 2 3 4 5 6 7 Уровень затемнения, %

Рис. 7. Анализ размеров частиц по % затемнения [9; с.14] Fig. 7. Particle size analysis by % dimming

Таблица 4. Матрица планирования и результаты эксперимента Table 4. Planning matrix and experiment results

Планирование Выход

N X0 X1 X2 X3 Y1 Y2 Y3

1 + - - - 93,01 96,80 91,00

2 + + - - 95,20 97,90 91,50

3 + - + - 97,90 98,00 93,58

4 + + + - 98,10 99,10 94,00

5 + - - + 99,00 99,50 95,20

6 + + - + 102,00 101,90 99,50

7 + - + + 103,70 103,50 101,50

8 + + + + 104,15 104,30 103,10

Дисперсия воспроизводимости для всего Ошибка всего эксперимента вычисляется по эксперимента рассчитывается по формуле (3). формуле (4).

<?2 _ с2 _ А уЯ с2 /"7ч

J ЕОСГф ЭКСП IJ"!) "¡ = 1 EDCCtpJ W/

S2 = 5 264.

^ЕПСЩЗЭКСП LUT

ЕОСГфЭКСП — — jVZj! = lJE[IC[rp' KJ) S

(уУ

' EDCUp ЭЕССП

S(y) = v 5,264 = 2,294.

Таблица 5. Расчет значений Table 5. Calculation of values

N Планирование Выход Vi S2 ^воспр

X0 X1 X2 X3 X1X2 X1X3 X2X3 X1X2X3 Y1 Y2 Y3

1 + - - - + + + - 93,01 96,80 91,00 93,60 8,67

2 + + - - - - + + 95,20 97,90 91,50 94,87 10,32

3 + - + - - + - + 97,90 98,00 93,58 96,49 6,37

4 + + + - + - - - 98,10 99,10 94,00 97,07 7,30

5 + - - + + - - + 99,00 99,50 95,20 97,90 5,53

6 + + - + - + - - 102,00 101,90 99,50 101,13 2,00

7 + - + + - - + - 103,00 102,00 101,00 102,00 1,48

8 + + + + + + + + 104,15 104,30 103,10 103,85 0,43

Сумма: 787,81 42,11

Коэффициенты уравнения рассчитываются

по формулам (5), (6), (7).

=

=

где N - количество опытов.

После расчета всех коэффициентов уравнение регрессии принимает следующий вид: у = 98,48 + 0,75Х1 + 1,6Х2 + 2,97ХЭ -

.

После проверки статистической значимости коэффициентов с помощью ^критерия Стью-дента, выяснилось, что коэффициенты уравнения Ь12, Ь13, Ь23 и Ь123 оказались статистически не значимыми и уравнение регрессии принимает вид:

у = 98,48 + 0,7 ВХ1 + 1,6Х2 + 2,97ХЭ

Для доказательства адекватности модели и оценки отклонений вычисленных по уравнениям регрессии значений функции был использован критерий Фишера Р-критерий.

Таким образом, функциональная эмпирическая модель имеет следующий вид:

у = 98,48 - 0,75Кг + 1,бХ2 + 2,97ХЭ.

Модель означает, что при задании факторов Х1, Х2, Х3 (степени затемнения для каждого из трех лазеров), частицы будут распределяться близ прямой, заданной данным уравнением. Можно сказать, что с увеличением значений факторов Х2 и Х3 (уровня затемнения на лазеров 2 и 3), то и значения результатов будут увеличиваться (так как коэффициенты Ь2 и Ь3 - положительны). А с увеличением фактора Х1, значения измерения будут уменьшаться, так как коэффициент Ь1 имеет отрицательное значение. [10;с.10-14]

Внешнее схематичное изображение установки представлено на рис. 8.

Исследуемый образец 1 устанавливается на лоток 2 и всасывается в систему анализатора.

Система доставки образца 3 направляет сжатый воздух 4 через встроенные сопла, обеспечивая «торможение» частиц материала перед подачей в измерительную ячейку 5.

Внутреннее схематичное изображение измерительной ячейки представлено на рис. 9.

Для измерения используются лазерные диоды и системы анализа изображений. Оптическая система состоит из трех диодных лазеров 1,2,3, трех постоянно включенных детекторов 4,5,6, находящихся в фиксированных точках. Лазерные детекторы улавливают свет, рассеянный под углом 165о. Одновременно отдельный светодиодный источник света 7 освещает кювету с образцом, высокоскоростная цифровая камера 8 фиксирует изображение частиц. Данные анализируются с помощью специального программного обеспечения, использующего функциональную эмпирическую модель (21), где Х1,Х2,Х3 - это факторы, влияющие на частицу.

Рис. 8. Схематичное изображение разработанного лазерного анализатора Fig. 8. Schematic representation of the developed laser analyzer

Рис. 9. Схематичное изображение оптической системы разработанного лазерного анализатора Fig. 9. Schematic representation of the optical system of the developed laser analyzer

Рис. 10. Алгоритм процесса измерения Fig. 10. Algorithm of the measurement process

Рис. 11. Алгоритм процесса измерения лазерным анализатором Fig. 11. Algorithm of the laser analyzer measurement process

В целом, общий алгоритм анализом методом лазерной дифракции представлен на рис. 10.

Алгоритм процесса измерения части порошкового пигмента представлен на рис.11.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Таким образом, выполнить главные требования заинтересованных сторон механическим человеческим трудом не представляется возможным, поэтому необходимо прибегнуть к автоматизации, роботизации и цифровизации процесса анализа распределения по размерам частиц тонкого помола.

В ходе исследования была разработана модель совершенствования системы контроля качества частиц порошка красящего пигмента, с помощью которой производство получает точные данные о характеристиках и параметрах частиц. Система анализирует не только размер, но и предоставляет изображение исследуемых частиц, что позволяет повысить прибыль организации и сократит издержки на качество.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Мануленко, А.Ф. Технология лакокрасочных материалов и покрытий. Проектирование производств / А.Ф. Мануленко. - Минск: БГТУ, 2021. -114 с.

1. ГОСТ 9.032-74. Единая система защиты от коррозии и старения. Покрытия лакокрасочные. Группы, технические требования и обозначения. - М.: Стандартинформ, 1989. - 5 с.

3. ГОСТ 2093-82. Ситовый метод определения гранулометрического состава. - М.: Стандартинформ, 2015. - 20 с.

4. Десятков, Л.В. Влияние размера частиц на механические свойства композитов на основе однородно деформирующегося полимера / А.В. Десятков. - М.: Академия естествознания, 2009. - Т.23. №5. - С. 32-33.

5. Александров, А.А. Взаимосвязь между геометрическими параметрами зерен шлифовальных порошков, исследованная методами лазерной дифракции и оптической микроскопии / А.А. Александров // Современные научные исследования и инновации. - 2018. - № 5(85). - 8 с.

6. Microtrac MRB: Сравнение методов определения размеров частиц - URL: https://www.microtrac. com/ru (дата обращения 29.11.2022).

7. Фармакопея: Определение распределения частиц по размеру методом лазерной дифракции света. - URL: https://pharmacopoeia.ru (дата обращения 15.12.2022).

8. Гарибей К., Олсон Э., Салсбери Дж. С. Понимание взаимосвязи между источниками красного и синего света при определении профилей распре-

деления частиц по размерам. - URL: https:||www. americanpharmaceuticalreview.com (дата обращения 29.01.2023).

9. Пузырева, В.С. Исследование метода анализа распределения частиц тонкого помола | В.С. Пузырева. - Пенза: Молодые учёные России, 2021. - 338 с.

10. Пузырева, В.С. Построение функциональной эмпирической модели распределения по размерам частиц тонкого помола | В.С. Пузырева. - Пенза: Фундаментальные и прикладные научные исследования, 2022. 222 с.

REFERENCES

1. Manulenko, A.F. Tekhnologiya lakokrasochnyh materialov i pokrytij. Proektirovanie proizvodstv I A.F. Manulenko. - Minsk: BGTU, 2021. - 114 s.

2. GOST 9.032-74. Edinaya sistema zashchity ot korrozii i stareniya. Pokrytiya lakokrasochnye. Gruppy, tekhnicheskie trebovaniya i oboznacheniya.

- M.: Standartinform, 1989. - 5 s.

3. GOST 2093-82. Sitovyj metod opredeleniya granulometricheskogo sostava. - M.: Standartinform, 2015. - 20 s.

4. Desyatkov, A.V. Vliyanie razmera chastic na mekhanicheskie svojstva kompozitov na osnove odnorodno deformiruyushchegosya polimera I A.V. Desyatkov. - M.: Akademiya estestvoznaniya, 2009.

- T.23. - №5. - S. 32-33.

5. Aleksandrov, A.A. Vzaimosvyaz' mezhdu geometricheskimi parametrami zeren shlifoval'nyh poroshkov, issledovannaya metodami lazernoj difrakcii i opticheskoj mikroskopii I A.A. Aleksandrov II Sovremennye nauchnye issledovaniya i innovatcii.

- 2018. - № 5(85). - 8 s.

6. Microtrac MRB: Sravnenie metodov opredeleniya razmerov chastic, URL: https:||www.microtrac.com| ru (data obrashcheniya 29.11.2022).

7. Farmakopeya: Opredelenie raspredeleniya chastic po razmeru metodom lazernoj difrakcii sveta. -URL: https:IIpharmacopoeia.ru (data obrashcheniya 15.12.2022).

8. Garibej K., Olson E., Salsberi Dzh. S. Ponimanie vzaimosvyazi mezhdu istochnikami krasnogo i sinego sveta pri opredelenii profilej raspredeleniya chastic po razmeram. - URL: https:||www. americanpharmaceuticalreview.com (data obrashcheniya 29.01.2023).

9. Puzyreva, V.S. Issledovanie metoda analiza raspredeleniya chastic tonkogo pomola I V.S. Puzyreva. - Penza: Molodye uchyonye Rossii, 2021.

- 338 s.

10. Puzyreva, V.S. Postroenie funkcional'noj empiricheskoj modeli raspredeleniya po razmeram chastic tonkogo pomola | V.S. Puzyreva. -Penza: Fundamental'nye i prikladnye nauchnye issledovaniya, 2022. - 222 s.

DEVELOPMENT OF A MODEL FOR IMPROVING THE QUALITY CONTROL SYSTEM OF COLORING PIGMENT POWDER PARTICLES

© 2023 T.I. Komarov, V.S. Puzyreva, A.V. Chabanenko

St. Petersburg State University of Aerospace Instrumentation, St. Petersburg, Russia

Problem Statement (Relevance). Most often, the production of paints and varnishes consists of the main stages: from receipt to warehouses to packaging in boxes. And quality control is carried out at the entrance and at the exit. However, in the production of paints and varnishes, it is necessary to introduce intermediate control at the stage of grinding pigment raw materials into finely ground powder, since the main qualities of the finished paintwork product depend on the size range of particles of the finely ground powder. GOST 2093-82 recommends the use of sieve analysis, which is a sieving mechanism with a sieve from the largest mesh sizes to the smallest. However, this method is inferior to more modern ones in terms of analysis speed by more than 10 minutes, in terms of particle measurement range by 10-30%, and in terms of information content of the analysis. Objectives. Improving the quality of paints and varnishes through the introduction of intermediate control by laser diffraction. Methods Applied. In the presented work, methods such as mathematical modeling, the method of idealization and formalization of the research processes of paints and varnishes were applied. Originality. In the course of the work, new mechanisms were developed for assessing and controlling the quality of the particles of the coloring pigment powder, as well as new ways to improve the efficiency of the production of paints and varnishes. In the course of the study, an analysis of the technological process was carried out. Result. The result of the work was the developed model for improving the quality control system for the particles of the coloring pigment powder. Practical Relevance. The developed model will increase the effectiveness of current processes for the production of paints and varnishes through the introduction of intermediate control, which will increase the profit of the organization and reduce quality costs. Keywords: quality control, pigment, fine powder, laser diffraction. DOI: 10.37313/1990-5378-2023-25-3-16-25 EDN: JMAOLO

Timofey Komarov, Undergraduate.

E-mail: tim1kom@yandex.ru Author SPIN: 5009-3930.

Victoria Puzyreva, Undergraduate.

E-mail: vikap1999@mail.ru. Author's SPIN: 1185-1776.

Alexander Chabanenko, Candidate of Technical Sciences,

Associate Professor of the Department of Innovation and

Integrated Quality Systems.

E-mail: a@chabanenko.ru ORCID 0000-0002-5949-6579