了解丰富的公司新闻及最新的市场动态

Know a lot about company news

国工化学人工智能平台之色谱杂质分析

2022-10-27
分享:

国工化学人工智能平台之色谱杂质分析

前言:

随着化工行业(精细化工)日益发展,对产品要求越来越严谨。在对产品检验的过程中液相色谱(LC)、气相色谱(GC)的检验结果对产品具有关键性因素,但是检验过程中,进行液相色谱(LC)、气相色谱(GC)检测时,产品中含有的杂质含量较多,分辨度难,需要人工与往期检验数据进行对比,且人工对比数据繁琐,浪费大量的时间。

杂质分析是什么:

杂质分析是指将某种产品的历史检验数据通过算法学习,进行聚类分析和相似度对比分析,分析出该产品每种杂质出现时间的范围,与生产完工后产品的检验结果进行对比分析。

杂质分析目的

Ø 在生产过程中对生产产品的检验结果进行对比。与上一批次或上几批次对比,产品完工后的检验结果,与历史生产完成的产品进行对比分析,对新出现的杂质、异常杂质进行异常提醒。

Ø 给出该产品(或原料)检验结果每种杂质出现的时间范围。

Ø 通过分析及历史批次数据的对比,呈现出每个批次同一杂质的含量,批次杂质含量的幅度。

国工智能解决方案:

国工人工智能化学平台MAI-CLI)与实验室管理系统MAI-LIMS)系统进行交互对接。

实验室管理系统MAI-LIMS)系统将检验时,工作站检验完成生成的检验报告进行数据解析。

 

 

图:检验报告解析

实验室管理系统(MAI-LIMS将检验数据(检验数据包括时间,峰面积,高度,面积百分比)发送到国工人工智能化学平台(MAI-CLI系统,国工人工智能化学平台(MAI-CLI针对历史的检验数据进行机器学习,国工人工智能化学平台(MAI-CLI将该产品历史数据使用人工智能聚类算法组件,将所有检验数据中的杂质进行聚类,系统根据聚类的方法出具每种杂质出现时间的时间范围进行计算,并给每一类杂质赋予相应标签。

在生产过程中,针对于生产过程中出现的检验结果,相关人员通过国工智能实验室管理系统(MAI-LIMS进结果检验,检验完成后,实验室管理系统(MAI-LIMS系统将结果反馈到国工人工智能化学平台(MAI-CLI国工人工智能化学平台(MAI-CLI将获取到的数据与学习完成后的数据进行对比分析。

针对于距离主峰较远的杂质,系统根据杂质系数(杂质时间/主峰时间)、杂质时间两种因素进行相似度分析。分析出,该检验结果中的杂质是否为新增,异常杂质。

 

图:杂质异常提醒

 

分析完成后将分析结果发送到实验室管理(MAI-LIMS系统,对出现新增、异常的杂质进行异常提醒;系统将杂质通过SPC折线图的形式展现出来,根据某一个杂质,展现出历史批次的占比,用户可以根据杂质占比分析出本批次产品的合格度,与历史生产的差距,追溯到生产,了解生产过程温度,原料投料比等因素的实际情况,进行生产工艺的调整,分析出最优的工艺。

图:批次杂质对比

 

图:双报告对比

人工智能杂质分析的价值:

Ø 提高工作效率:系统将工作站检测完的检验报告通过数据解析的方式录入到系统中,代替人工录入方式,分析时可直接调用历史批次的检验数据,大大提高了工作效率,并且有效的避免了人工录入的不确定性因素。

Ø 提高分析准确度:通过国工智能杂质分析,确定了产品中不同杂质之间出现时间的具体范围,完全代替人工经验总结出的范围,且人工判断的时间范围只针对于产品所有杂质的总范围,杂质分析给出每个杂质的时间范围,比人工判断范围更精确。

Ø 生产工艺优化:通过杂质分析,展示出各种原料的占比情况,分析生产过程原料反应程度,杂质在产品中的含量及杂质的数量,比与历史批次进行对比分析,优化生产工艺。

Ø 通过国工化学人工智能平台的逆向合成、正向合成、分子发现等能力可以帮助用户快速确认杂质分子结构、分子特征、产生原因等,从而从根本上提升质量。       

在线客服系统