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    造紙過程成紙質(zhì)量的單變量統(tǒng)計過程監(jiān)測研究

    2021-12-21 12:01:30王金詠張鳳山劉鴻斌
    中國造紙 2021年10期
    關(guān)鍵詞:吸水性質(zhì)量指標(biāo)白度

    王金詠 張鳳山 劉鴻斌,,3,*

    (1.南京林業(yè)大學(xué)林業(yè)資源高效加工利用協(xié)同創(chuàng)新中心,江蘇南京,210037;2.山東華泰紙業(yè)股份有限公司,山東東營,257335;3.廣西清潔化制漿造紙與污染控制重點實驗室,廣西南寧,530004)

    改革開放以來,我國的制漿造紙產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展,工業(yè)生產(chǎn)不斷向自動化、規(guī)模化方向前進(jìn),而實際生產(chǎn)過程中發(fā)生故障的幾率也隨之增大[1]。紙張在生產(chǎn)過程中一旦質(zhì)量波動超出允許范圍,就會給企業(yè)增加不必要的成本[2]。同時,在激烈的行業(yè)競爭壓力下,產(chǎn)品質(zhì)量缺乏市場競爭力將對企業(yè)的發(fā)展產(chǎn)生負(fù)面影響[3]。因此,精準(zhǔn)監(jiān)測紙張質(zhì)量是企業(yè)需要解決的關(guān)鍵問題。

    統(tǒng)計分析法是基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的故障監(jiān)測技術(shù)之一,能夠提高產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)穩(wěn)定性[4]。如今,國內(nèi)外許多造紙企業(yè)已經(jīng)將統(tǒng)計過程模型應(yīng)用在生產(chǎn)過程質(zhì)量監(jiān)測中。統(tǒng)計過程控制的發(fā)展經(jīng)歷了單變量統(tǒng)計過程控制和多變量統(tǒng)計過程控制2個階段[5]。單變量統(tǒng)計過程控制是對生產(chǎn)過程中一些關(guān)鍵變量單獨地進(jìn)行統(tǒng)計,為這些指標(biāo)繪制控制圖并監(jiān)測其波動情況。人們可以根據(jù)生產(chǎn)控制的目的和統(tǒng)計原理設(shè)置控制限,如果數(shù)據(jù)點超出控制限,則認(rèn)為該生產(chǎn)過程不可控[6]。單變量統(tǒng)計過程控制主要包含休哈特控制圖及其改進(jìn)方法,利用這些方法可以計算并繪制樣本的均值、標(biāo)準(zhǔn)差、指數(shù)加權(quán)滑動均值(EWMA)等信息的波動。休哈特控制圖已經(jīng)在許多領(lǐng)域得到推廣使用[7]。

    本文著重介紹了單變量統(tǒng)計過程控制在膠版紙造紙過程中紙張定量、厚度、白度、松厚度和表面吸水性控制的方法。首先,對采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行正態(tài)分析檢驗,然后使用均值-移動極差-標(biāo)準(zhǔn)差控制圖和過程能力圖對造紙過程某些重要指標(biāo)進(jìn)行可控性分析,最后使用休哈特控制圖及其改進(jìn)方法,建立膠版紙造紙過程中重要指標(biāo)的實時放行標(biāo)準(zhǔn),達(dá)到生產(chǎn)過程在線監(jiān)控的目的[8]。

    1 單變量統(tǒng)計過程控制簡介

    1.1 正態(tài)分析

    利用單變量統(tǒng)計過程控制進(jìn)行質(zhì)量控制的核心是對產(chǎn)品進(jìn)行適當(dāng)分組抽樣后進(jìn)行質(zhì)量數(shù)據(jù)分析,正態(tài)分布是其中最為關(guān)鍵的工具。因為產(chǎn)品的質(zhì)量數(shù)據(jù)通常遵循正態(tài)分布或近似正態(tài)分布。因此,在使用控制圖和分析過程能力時,質(zhì)量數(shù)據(jù)也要求以遵循正態(tài)分布為前提。當(dāng)數(shù)據(jù)略微偏離正態(tài)分布時,不會對控制圖的結(jié)果產(chǎn)生較大的影響。

    在質(zhì)量數(shù)據(jù)是非正態(tài)分布的情況下,直接按照正態(tài)數(shù)據(jù)的處理方法進(jìn)行過程能力分析和控制圖的描繪會有很大的誤差。通常,處理非正態(tài)數(shù)據(jù)可以通過Box-Cox變換、Johnson變換等方法,但Box-Cox變換方法對樣本數(shù)據(jù)有嚴(yán)格的要求,不如Johnson變換的條件寬松。因此,本文采用Johnson變換法處理非正態(tài)數(shù)據(jù),其一般形式如式(1)所示[9]。

    式中,Z為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布變量;X為非正態(tài)分布變量;γ、δ為決定X的分布形狀的變量,δ>0;g(x)為變換函數(shù);ξ為位置參數(shù);λ為尺度參數(shù),λ>0。

    1.2 可控性分析

    本文采用均值-移動極差-標(biāo)準(zhǔn)差控制圖來分析膠版紙造紙過程中關(guān)鍵指標(biāo)的可控性。其中,均值控制圖可以顯示成紙過程中心是否處于受控狀態(tài),同時可以消除控制限中異常的子組內(nèi)分量,跟蹤過程位置。移動極差控制圖可以顯示樣本子組間差異是否處于受控狀態(tài),并使用移動極差標(biāo)繪子組平均值以消除子組內(nèi)變異,利用此圖可以使用異常的子組間分量來追蹤過程變異。標(biāo)準(zhǔn)差控制圖可以顯示子組內(nèi)差異是否處于受控狀態(tài),使用異常的子組內(nèi)分量來標(biāo)繪過程變異[10]。

    1.3 過程能力分析

    過程能力是指在過程加工上滿足加工質(zhì)量的能力,用來衡量過程加工的內(nèi)在一致性,通常用過程能力指數(shù)CP或CPK來描述。當(dāng)公差中心M和分布中心μ重合時使用CP描述,用來反映過程能力滿足質(zhì)量要求的程度。而當(dāng)二者不重合時則使用CPK描述,用來反映產(chǎn)品質(zhì)量數(shù)據(jù)的平均值偏離目標(biāo)值的過程能力。過程能力指數(shù)CP計算公式如式(2)所示[11]。

    式中,Tμ、Tτ為規(guī)范上、下限;σ為總體標(biāo)準(zhǔn)差。過程能力指標(biāo)評價[12]見表1。

    表1 過程能力指數(shù)評價表Table 1 Evaluation of process capability indices

    1.4 休哈特控制圖

    設(shè)某個過程指標(biāo)數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布,在某一時間抽取容量為n的樣本,共抽取了k個。根據(jù)3σ原理,圖的控制限計算方法如式(3)~式(5)所示[13]。

    式中,UCL、LC L為控制上、下限;CL為中心線;σ為總體標(biāo)準(zhǔn)差;為子組樣本均值的均值;為子組樣本標(biāo)準(zhǔn)差的均值;n為子組的樣本容量;c4為與n有關(guān)的常數(shù);A3為控制系數(shù)。

    S圖的控制限計算方法如式(6)~式(8)所示。

    式中,UCLS、LCLS為控制上、下限;CLS為中心線;σ為總體標(biāo)準(zhǔn)差;為子組樣本標(biāo)準(zhǔn)差的均值;c4、c5為與n有關(guān)的常數(shù);B3、B4為控制系數(shù)。

    1.5 EWMA控制圖

    使用EWMA控制圖的優(yōu)點是可以監(jiān)控質(zhì)量指標(biāo)的指數(shù)加權(quán)移動平均值,檢測過程平均值的微小偏差,同時可以去除樣本數(shù)據(jù)中的較大值和較小值所帶來的不利影響。

    EWMA控制圖的統(tǒng)計量見式(9)[14]。

    式中,Zt為第t個統(tǒng)計量;Zt-1為第t-1個統(tǒng)計量;yt為第t個樣本值;t為樣本序號;n為樣本容量;λ為平滑系數(shù)(通常取0.2~0.3)。

    EWMA控制圖的方差統(tǒng)計量見式(10)。

    式中,σZt為Zt的標(biāo)準(zhǔn)差;σ為總體標(biāo)準(zhǔn)差。

    根據(jù)休哈特3σ原理,EWMA控制圖的控制限計算見式(11)~式(13)[15]。

    UC L=μ+kσZt

    式中,U CL、LCL為控制上、下限;C L為中心線;μ為Z0;k為控制限參數(shù)(通常取3)。

    當(dāng)公式中的t逐漸增大時,(1-λ)2t會很快收斂到0,控制限的穩(wěn)定見式(14)~式(15)[15]。

    EWMA控制圖不僅考慮到了歷史數(shù)據(jù)的累積作用,而且考慮了當(dāng)前數(shù)據(jù)的信息,有一定的預(yù)報警能力[13]。

    2 造紙過程實時放行標(biāo)準(zhǔn)建立

    2.1 數(shù)據(jù)來源和處理

    2.1.1 數(shù)據(jù)來源

    實現(xiàn)單變量統(tǒng)計過程控制的關(guān)鍵是利用實際生產(chǎn)中采集的數(shù)據(jù)建立統(tǒng)計分析模型。本課題訓(xùn)練集樣本來自國內(nèi)某膠版紙生產(chǎn)過程,收集了2020年9月10—20日的歷史生產(chǎn)數(shù)據(jù),從每天采集到的數(shù)據(jù)中取10批,共110批歷史生產(chǎn)數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集樣本。同時將剩余的10批歷史生產(chǎn)數(shù)據(jù)作為測試集樣本。

    2.1.2 數(shù)據(jù)的正態(tài)分析結(jié)果

    對從生產(chǎn)線上采集的訓(xùn)練集樣本進(jìn)行正態(tài)性檢驗。P值是將觀察結(jié)果認(rèn)為有效,即具有總體代表性的犯錯概率。當(dāng)P>0.05時,說明數(shù)據(jù)呈現(xiàn)正態(tài)分布[9]。使用Minitab19軟件得出紙張定量的P=0.340>0.05,厚度的P=0.871>0.05,松厚度的P=0.020,而白度的P<0.005,表面吸水性的P<0.005。這說明5個質(zhì)量指標(biāo)中只有紙張的定量和厚度服從正態(tài)分布,松厚度近似于正態(tài)分布,而白度、表面吸水性均不服從正態(tài)分布(見圖1)。

    圖1 定量、厚度、白度、松厚度和表面吸水性的正態(tài)分布圖Fig.1 Normal probability plots of basic weight,thickness,whiteness,bulk and surface water absorption

    對非正態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行Johnson變換,如圖2和圖3所示。從圖中可以看出,白度的標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布變量Z=0.74時轉(zhuǎn)換形式最優(yōu),根據(jù)規(guī)則選擇SU曲線,此時P=0.157>0.05。表面吸水性的標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布變量Z=0.33時轉(zhuǎn)換形式最優(yōu),根據(jù)規(guī)則同樣選擇SU曲線,此時P=0.972>0.05。

    圖2 白度的Johnson變換Fig.2 Johnsontransformationofwhiteness

    圖3 表面吸水性的Johnson變換Fig.3 Johnsontransformationofsurfacewaterabsorption

    2.2 質(zhì)量指標(biāo)的可控性分析結(jié)果

    膠版紙造紙過程可控性分析結(jié)果見圖4~圖8。由圖4~圖8中的單值控制圖可以看出,110個膠版紙樣本中定量、厚度、松厚度和表面吸水性的平均值均處于受控狀態(tài),而白度有1個點超出控制下限,說明此過程不受控制。移動極差控制圖說明11個批次膠版紙樣本中的定量、厚度、松厚度和表面吸水性批次間差異均處于受控狀態(tài),而白度有1個點超出控制上限,說明此過程不受控制。標(biāo)準(zhǔn)差控制圖說明每個批次10個樣本的定量、厚度、松厚度和表面吸水性均處于受控狀態(tài),而白度有1個點超出控制上限,說明此過程不受控制。結(jié)果顯示膠版紙成紙過程中定量、厚度、松厚度和表面吸水性的可控性較好,白度的可控性較差。

    圖4 定量的均值-移動極差-標(biāo)準(zhǔn)差控制圖Fig.4 I-MR-S control chart of basic weight

    2.3 質(zhì)量指標(biāo)的過程能力分析結(jié)果

    對膠版紙成紙過程進(jìn)行過程能力分析,根據(jù)國家膠版印刷紙的方法標(biāo)準(zhǔn)和國內(nèi)某造紙企業(yè)規(guī)定,70 g膠版紙的質(zhì)量指標(biāo)如下:定量(70.0±3.0)g/m2,厚度(0.088±10%)mm,白度(75~85)%,松厚度(1.20~1.34)cm3/g,表面吸水性(20.0~45.0)g/m2。由式(2)計算出質(zhì)量指標(biāo)中厚度和白度的CPK均大于1.33,表示這2個質(zhì)量指標(biāo)的過程能力良好,狀態(tài)穩(wěn)定。定量、松厚度、表面吸水性的CPK均小于1.00,表示這3個質(zhì)量指標(biāo)的過程能力較差,在生產(chǎn)工藝上仍然有很大的提升空間,企業(yè)必須利用各種方法和資源提高過程能力。

    2.4 控制圖的繪制

    2.4.1 休哈特控制圖

    圖5 厚度的均值-移動極差-標(biāo)準(zhǔn)差控制圖Fig.5 I-MR-S control chart of thickness

    圖6 白度的均值-移動極差-標(biāo)準(zhǔn)差控制圖Fig.6 I-MR-S control chart of whiteness

    根據(jù)采集國內(nèi)某造紙企業(yè)膠版紙成紙數(shù)據(jù)時選取的子組大小為10,查詢國家標(biāo)準(zhǔn)GB/T 4091—2001《常規(guī)控制圖》得到:A3=0.975,B3=0.284,B4=1.716。按照式(3)~式(5)計算各個質(zhì)量指標(biāo)的中心線和上下控制限,結(jié)果可得xˉ控制圖控制限U C L、L C L分別為定量71.054、68.521 g/m2,厚度0.090、0.087 mm、白度0.856、-0.887(轉(zhuǎn)換后為79.597%、79.105%),松厚度1.288、1.242 cm3/g、表面吸水性0.849、-0.858(轉(zhuǎn)換后為38.954、35.384 g/m2)。根據(jù)采集到的10個批次驗證集樣本對xˉ控制圖的各個控制限進(jìn)行驗證,判斷10個驗證集樣本的受控情況。10個樣本各質(zhì)量指標(biāo)的休哈特控制圖見圖9。

    從圖9中得出1、6、7號樣本的成紙過程參數(shù)均為正常工藝參數(shù),5個質(zhì)量指標(biāo)均在控制限的范圍之內(nèi)。

    圖7 松厚度的均值-移動極差-標(biāo)準(zhǔn)差控制圖Fig.7 I-MR-S control chart of bulk

    圖8 表面吸水性的均值-移動極差-標(biāo)準(zhǔn)差控制圖Fig.8 I-MR-S control chart of surface water absorption

    而9號樣品的定量低于LCL,可能是生產(chǎn)過程中各個因素共同作用累積后的結(jié)果,比如稀釋水量偏大、進(jìn)漿量偏小、篩板不暢通、卷曲壓力波動、漿料纖維發(fā)生變化或者化學(xué)品性質(zhì)變化等[16],需要操作人員密切關(guān)注生產(chǎn)狀態(tài),強化生產(chǎn)操作,當(dāng)高定量紙種與低定量紙種相互改產(chǎn)時也要做好標(biāo)識。5、8號樣本的厚度、松厚度均高于U CL,從圖9還可以看出,5、8號樣本的定量也較高,這可能是導(dǎo)致成紙厚度、松厚度均超限的原因。2、4、5號樣本的表面吸水性均低于LC L,3、8、10號樣本的表面吸水性均高于U CL,表面吸水性與原料纖維的種類、打漿度、成紙水分、壓光程度均有很大的關(guān)系。紙漿中半纖維素含量較高、打漿度過高、成紙的水分較小等因素會導(dǎo)致漿料中細(xì)小纖維增多,使纖維間結(jié)合力增大,孔隙率降低,紙張緊度過高,表面吸水性下降;反之則會使表面吸水性上升[17]。在實際生產(chǎn)操作中,調(diào)節(jié)表面吸水性時要考慮到其他物理性能如抗張強度、厚度之間的相互聯(lián)系和制約關(guān)系。

    圖9 定量、厚度、白度、松厚度和表面吸水性的休哈特控制圖Fig.9 Shewhart control charts of basic weight,thickness,whiteness,bulk and surface water absorption

    由圖9可以看出,正常樣本的各個質(zhì)量指標(biāo)數(shù)據(jù)點均在控制限以內(nèi),而生產(chǎn)過程出現(xiàn)異常的樣本質(zhì)量指標(biāo)數(shù)據(jù)點均有超出上下控制限的情況出現(xiàn),說明建立的膠版紙成紙過程控制標(biāo)準(zhǔn)能較好地監(jiān)測成紙質(zhì)量。

    2.4.2 指數(shù)加權(quán)滑動均值控制圖

    按照式(9)~式(15)計算訓(xùn)練集中各個質(zhì)量指標(biāo)的EWMA統(tǒng)計量和控制限,結(jié)果可得,EWMA控制圖控制限UC L、LC L分別為定量70.202、69.372 g/m2,厚度0.0892、0.0881 mm、白度為79.670%、79.159%,松厚度1.273、1.258 cm3/g、表面吸水性為38.260、36.409 g/m2。根據(jù)采集到的10個批次驗證集樣本對EWMA控制圖的各個控制限進(jìn)行驗證,判斷10個驗證集樣本的受控情況。10個樣本各質(zhì)量指標(biāo)的EW?MA控制圖見圖10。

    圖10 定量、厚度、白度、松厚度和表面吸水性的EWMA控制圖Fig.10 EWMA control charts of basic weight,thickness,whiteness,bulk and surface water absorption

    比較圖9和圖10,原先顯示為正常參數(shù)的1、6、7號樣本也出現(xiàn)超限的質(zhì)量指標(biāo)。在圖10上,1、3、9號樣本的定量低于L CL,5、7、8號樣本定量高于U C L;2號樣本的厚度、松厚度均低于L CL,5、6、8、9、10號樣本的厚度、松厚度均高于U CL;2、4、5號樣本的表面吸水性低于L CL,3、6、8、10號樣本的表面吸水性高于U CL。

    由于EWMA控制圖的控制上下限范圍小于xˉ控制圖,所以對于小波動更加敏感,顯示異常的樣本數(shù)量也更多。圖11為4種控制限所對應(yīng)的Ⅰ類錯誤。如圖11所示,控制限變窄會導(dǎo)致控制圖產(chǎn)生Ⅰ類錯誤的概率增大,即生產(chǎn)過程正常的情況下,由于數(shù)據(jù)點超出控制限而判斷生產(chǎn)出現(xiàn)異常的錯誤增多[18]。

    圖11 4種控制限所對應(yīng)的Ⅰ類錯誤Fig.11 TypeⅠerror corresponding to the 4 control limits

    EWMA控制圖的0.5~2個σ標(biāo)準(zhǔn)控制條件嚴(yán)格,適用于監(jiān)測精度很高的過程。而膠版紙生產(chǎn)過程是流程性材料工藝,受隨機因素的影響較大,使用EWMA控制圖會產(chǎn)生過度控制的情況,所以對于膠版紙的質(zhì)量指標(biāo)控制用-x控制圖的3σ標(biāo)準(zhǔn)就已經(jīng)足夠嚴(yán)格且錯誤造成損失最小。

    3 結(jié)論

    本課題按照建立統(tǒng)計模型的步驟,針對膠版紙生產(chǎn)過程定量、厚度、白度、松厚度和表面吸水性這些關(guān)鍵質(zhì)量指標(biāo),根據(jù)3σ原理建立了休哈特控制圖和EWMA控制圖,比較二者發(fā)現(xiàn),EWMA控制圖對于微小波動敏感性較高。

    隨著過程控制的發(fā)展,國內(nèi)許多造紙企業(yè)已經(jīng)建立了能夠保存大量過程數(shù)據(jù)的生產(chǎn)過程控制系統(tǒng)。應(yīng)用單變量統(tǒng)計過控制可以提取出隱藏在數(shù)據(jù)中的信息并合理應(yīng)用,這對于提高造紙生產(chǎn)的安全性和成紙質(zhì)量的穩(wěn)定性具有重大意義。然而造紙過程工藝復(fù)雜、設(shè)備龐大,隨機因素眾多,變量之間的耦合作用較強,傳統(tǒng)的單變量統(tǒng)計過控制僅注意監(jiān)測少量的過程變量,一旦發(fā)現(xiàn)問題很難找出根源,如何建立和發(fā)展適合造紙生產(chǎn)過程的準(zhǔn)確的統(tǒng)計過程模型還需要更深入的研究。

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