现代造纸工艺智能化控制分析

一、引言

造纸工艺涵盖制浆、抄造、涂布等复杂环节（涉及 500+ 工艺参数），传统人工控制模式下，吨纸能耗较智能控制高 12% ，质量投诉率达 3%-5% 。智能化控制通过实时采集关键参数（如纸页定量、水分、灰分），结合模型预测实现自动调节，可使生产波动幅度缩小至 3% 以内，换产时间缩短 40% （从 2 小时降至 1.2 小时）。在高端纸种（如铜版纸、特种纸）生产中，智能化控制能将定量偏差控制在 ±1g/ ㎡（传统模式为 ㎡），满足精密印刷需求。随着工业 4.0 推进，造纸企业智能化改造率每提升 10% ，可带动行业利润率提高 1.5个百分点，对实现 “高效、优质、低耗” 生产目标具有重要意义。

二、现代造纸工艺智能化控制的现状与挑战

2.1 现状特征

技术渗透加速： 70% 的规模以上企业在抄造环节部署在线监测系统（定量、水分传感器覆盖率 ⩾90% ）， 50% 应用 PID 智能调节（响应速度较传统快 5 倍），30% 引入 MES 系统实现生产数据集成（数据采集频率 ⩾1 次 / 秒） )

控制精度提升：智能化控制使纸页定量标准差从 ㎡降至 ㎡，干燥温度控制精度达 ±0.5% （传统模式为 ±2% ），高端纸种生产稳定性提升 60% 。

效益初步显现：采用智能化控制的企业，吨纸生产成本降低 8%-10% ，能源利用率提升 12% ，设备故障预警准确率达 85% （传统人工巡检仅 30% ）。

2.2 主要挑战

感知层短板：制浆环节纤维素含量、打浆度等关键参数在线检测覆盖率不足 40% （依赖离线化验，滞后 2 小时以上），制约前端调控精度。

数据孤岛明显： 80% 的企业存在 “设备 - 系统” 数据不通（通信协议不兼容率超 60% ），数据利用率不足 30% ，难以支撑全局优化决策。

模型适应性弱：复杂工况（如原料波动、设备老化）下，控制模型预测准确率降至 70% 以下（设计值为 90% ），需频繁人工干预。

人才缺口突出：既懂造纸工艺又掌握智能控制的复合型人才仅占技术人员的 15% ，系统运维响应时间超 4 小时，影响连续生产。

三、现代造纸工艺智能化控制的核心原则

3.1 全流程协同原则

参数联动调控：建立制浆 - 抄造 - 涂布参数关联模型（如打浆度与纸页强度的映射关系），某一环节波动时，相关参数同步调节（响应延迟 ⩽5 秒），避免局部优化导致全局失衡。

数据贯通：打通 DCS、MES、ERP 系统数据壁垒（数据一致性 ⩾95% ），实现从原料投入到成品出库的全链条可追溯（数据保存期限 ⩾3 年）。

3.2 精准预测原则

模型驱动控制：基于 5000+ 批次生产数据训练的预测模型，提前 15 分钟预判质量趋势（准确率≥ 85% ），变 “事后调整” 为 “事前干预”，减少质量损失。

自适应优化：系统每小时更新模型参数（纳入原料成分、环境温湿度等变量），确保在原料波动 ±10% 范围内仍保持稳定控制（精度衰减 ⩽2% ）。

3.3 安全可靠原则

冗余设计：关键传感器（如定量仪）采用 “一用一备” 模式（切换时间 ⩽1 秒），避免单点故障导致控制失效（停机风险降至 0.1 次 / 年）。

权限分级：设置操作、管理、维护三级权限（指令审批通过率 100% ），防止误操作（错误指令拦截率 ⩾99% ），保障生产安全。

四、现代造纸工艺智能化控制的关键技术

4.1 感知与传输技术

在线检测系统：部署近红外光谱仪（纤维素含量检测误差 ⩽0.5% ）、激光粒度仪（纤维长度测量精度 ±5μm ），实现制浆环节全参数实时监测（覆盖率提升至 80% ）。

工业物联网：采用 5G + 边缘计算（数据传输延迟 ⩽10ms ），连接 2000+ 监测点，确保高速数据采集（每小时处理 10GB 数据）与实时分析。

4.2 数据处理与决策技术

机器学习模型：基于随机森林算法的质量预测模型（训练样本量 ⩾10 万组），对纸页耐折度、撕裂度的预测误差 ⩽3% ，指导工艺参数优化。

数字孪生系统：构建 1:1 精度的虚拟生产线（物理参数映射误差 <2% ），模拟原料变化、设备调整对产品质量的影响（模拟结果与实际吻合度 ⩾90% ）。

五、现代造纸工艺智能化控制的应用场景

5.1 制浆环节智能控制

打浆过程优化：通过在线监测纤维长度分布（每 5 秒更新 1 次），自动调节磨片间隙（精度 ±0.01mm ），使打浆度稳定在 ±1^∘ ° SR，纤维结合力提升 8% 。

漂白工艺调控：基于臭氧浓度、 pH 值实时数据，智能调整反应时间（误差⩽5 秒），白度达标率从 85% 提升至 98% ，化学品消耗减少 10% 。

5.2 抄造环节智能控制

网部与压榨部：根据纸页定量偏差（ ⩾0.5g/ ㎡），自动调节上网浓度（ ±0.1% ）与压榨压力 (±0.2bar ），脱水效率提升 15% ，纸页干度提高 2 个百分点。

干燥部：采用多段温度智能配比（每段温差控制在 ±1^c ），结合水分传感

器反馈，动态调整烘缸转速，能耗降低 12% ，纸页水分偏差 ⩽0.5% 。

六、结论

现代造纸工艺智能化控制通过全流程感知、精准预测与协同调控，可实现生产效率提升 20% 、质量稳定性提高 60% ，显著增强行业竞争力。当前存在的感知不全、模型适应性弱等问题，可通过新型传感器研发（在线检测覆盖率提升至 90% ）与数字孪生技术（虚实映射误差 <1% ）解决。未来，随着量子点传感器（检测精度达 0.01g/ ㎡）与自主决策 AI（无需人工干预周期 ⩾72 小时）的应用，智能化控制将向 “全域自主优化” 演进，推动造纸行业从 “经验驱动”迈向 “数据驱动”，为高端化、低碳化发展提供核心支撑。

参考文献

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