玻璃精益熔制与产品性能精确调控的基础研究

Glass manufacturing industry is the key one to promote the integration of information and industrialization in the field of building materials. With the improvement of energy saving and environmental protection and the development of advanced melting technology, the traditional production control and optimization technology based on trial and error methods has been unable to meet the requires of intelligent glass manufacturing. To promote the glass industry technical level and product quality, based on the integration of information technology and industrialization to promote intelligence, the proposal will intensively study the basic theory of glass melting and microstructure of glass by combining the experimental methods and numerical simulations. Using in situ electron microscope microscopic analysis to study the glass composition and the structure property; Establishing three dimension numerical model of glass furnace considering multi-field coupled effects to understand the various furnace heating and assistant technologies, operating parameters, glass flow pattern, liquid glass quality evaluation and control objectives in the terms of the physics concept. The intelligent decision strategy of the process optimization will be proposed using data mining technology upon the process parameters accumulated in the practice and the product performance on-line monitoring technology. The proposal combines the traditional material research methods with the advanced information technologies, which is of great significance for promoting the technological development of glass industry and will open a door to realize glass manufacturing intelligent industrialization.

玻璃制造是建材领域推动“信息化和工业化融合”的重点行业。随着节能环保要求的提高和先进熔制技术的发展，传统的试错型生产控制和优化方式已不能满足玻璃制造智能化的需求。本项目以提升行业整体技术水平为目标，以“信息化带动工业化”为契机，围绕“玻璃熔窑跨尺度多相多场耦合机制”和“面向熔制工艺优化的数据挖掘方法”两个关键科学技术问题，从玻璃熔制理论、玻璃微观结构等基础问题入手，借助原位电子显微镜微观分析、计算机仿真等手段开展玻璃组成-结构-性能的基础研究，建立多物理场耦合的玻璃熔窑三维数值模型，从规律上把握加热方法、辅助技术、工况参数、玻璃液流态和质量评价等设计与控制目标；利用数据挖掘技术对生产实践积累的工况参数进行加工，并与产品性能在线检测技术相结合，提出闭环的智能化决策方案指导工艺优化。本项目结合传统材料研究手段和先进信息技术，对促进玻璃行业技术发展，实现玻璃制造走智能型工业化道路具有重要意义。

玻璃制造是建材领域推动“信息化和工业化融合”的重点行业。随着节能环保要求的提高和先进熔制技术的发展，传统的试错型生产控制和优化方式已不能满足玻璃制造智能化的需求。本项目从玻璃熔制理论、玻璃微观结构等基础问题入手，结合传统材料研究手段和先进信息技术，借助计算机仿真等手段开展玻璃组成-结构-性能的基础研究，利用数据挖掘技术对生产实践积累的工况参数进行加工指导工艺优化。本项目对促进玻璃行业技术发展，实现玻璃制造走智能型工业化道路具有重要意义。.开发了基于双向热耦合的火焰空间和玻璃池窑联合建模方法，深入研究了电子玻璃熔窑火焰加热、电加热等复合熔化条件下的热工状态，定义了三维玻璃液流场的澄清因子对熔窑澄清性能进行定量评价，并提出一种基于温度分布连续性关系的料堆长度预测方法。利用SVR（Support Vector Regression，支持向量回归）、MLP（Multilayer Perceptron，多层感知机）、RF（Random Forest，随机森林）算法针对澄清因子构建了基于机器学习的替代模型，实现了对复杂工况输入参数下熔窑澄清性能的快速预测。针对1200 t/d大型浮法玻璃熔窑积累的工程生产参数数据库进行了数据挖掘，对比研究了SVR、MLP、RF等多输出回归模型的适用性，构建并优化了关于1200 t/d浮法玻璃熔窑重要热工参数与窑炉关键测温点特征温度、产品质量的预测模型，并利用所生成的特征温度预测模型提出一种降低熔窑能耗、保证熔化质量、延长熔窑大碹使用寿命的工艺调整方案，对熔窑具体工艺优化产生了指导作用。利用分子动力学方法，研究并验证了铝硅酸盐、磷铝硅酸盐玻璃结构模型，探讨了Al/Na比对玻璃拓扑结构的影响，以及中程拓扑结构与离子输运性能之间的关系。通过定义有效环的概念，提出铝硅酸盐玻璃的最优成分配比，并提出了一种新修正的随机网络模型，量化了P2O5对玻璃结构非均匀性的影响。开发了利用玻璃数据库实现玻璃密度和硬度高维组分空间中建模的数据驱动方法，利用训练的模型在限定的组分空间中实现玻璃配方的快速筛选，大大缩短了玻璃材料开发所需的时间，为轻质高强的新型电子玻璃开发提供指导。.相关研究成果已在大型熔窑热工工艺优化和高世代电子玻璃技术开发领域应用，助力我国首片G8.5代浮法TFT-LCD玻璃基板顺利下线。