CSVN – Viện Fraunhofer về vi cấu trúc vật liệu và hệ thống IMWS tại Halle (Saale) (Đức) đang hợp tác với sáu đối tác để phát triển các thuật toán và phương pháp thông minh hỗ trợ sản xuất các hợp chất cao su được tối ưu hóa cho từng ứng dụng chuyên biệt. Mục tiêu là tạo được phần mềm sử dụng thông tin về điều kiện pha chế và xử lý để đưa ra các dự đoán và chiến lược tối ưu hóa.

Cho đến nay, việc phát triển công thức và quy trình cho các hợp chất cao su mới chủ yếu dựa trên kinh nghiệm tích lũy và chuyên môn cá nhân. Tuy nhiên, điều này gây ra vấn đề về chất lượng và phát triển lâu dài hơn nữa của các sản phẩm cao su. Do đó, cùng với sáu đối tác, Fraunhofer IMWS đang phát triển một công cụ kỹ thuật số trong dự án “InSuKa” kết hợp các cơ sở dữ liệu liên quan đến công thức, chế biến và chế biến tiếp theo với các công cụ dự báo sáng tạo dựa trên các thuật toán thông minh.

Người dùng giải pháp này sẽ nhận được các chỉ dẫn sớm về việc điều chỉnh công thức phù hợp và các điều kiện chế biến tối ưu, có thể đơn giản hóa và rút ngắn các quy trình phát triển và sản xuất cho các sản phẩm cao su. Ngành công nghiệp cao su có thể hưởng lợi từ việc tạo ra các tiêu chuẩn công nghiệp để ghi lại dữ liệu quy trình và vật liệu và phát triển một công cụ dự đoán mạnh mẽ để tối ưu hóa quy trình và vật liệu.

Fraunhofer IMWS đóng góp kinh nghiệm của mình trong việc đánh giá và tối ưu hóa các hợp chất cao su và quá trình chế biến của chúng bằng các máy trộn bên trong có nhiều kích cỡ khác nhau (1,5 l và 5 l) tại phòng trộn cao su tại cơ sở Schkopau. Mối quan hệ giữa các điều kiện chế biến, công thức và các đặc tính cuối cùng sẽ được khám phá và sử dụng một cách có hệ thống để tối ưu hóa các hợp chất cao su.

Các hoạt động của Fraunhofer IMWS tập trung đặc biệt vào các phương pháp mới để định lượng sự phân tán chất độn đa thang trong các hợp chất cao su cho gai lốp xe. Các phương pháp hình ảnh để ghi lại các thang đo chiều dài khác nhau và các phương pháp dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI) để đánh giá hình ảnh hỗ trợ máy tính đã được sử dụng. Mục đích là để có được thông tin đáng tin cậy về ảnh hưởng của các điều chỉnh quy trình và công thức đối với các đặc tính của hợp chất cao su. Để đạt được mục đích này, dữ liệu xử lý được ghi lại trực tuyến, các thông số mới để mô tả định lượng về sự phân tán chất độn đa thang đo và thông tin về các đặc tính của hợp chất cao su được kết hợp và cung cấp cho các phân tích dựa trên AI tiếp theo.

ANH NGHĨA

(Theo ChemEurope)