ES2989451T3

ES2989451T3 - Procedimiento para la determinación simultánea de parámetros de al menos una capa de resina aplicada sobre al menos un material de soporte

Info

Publication number: ES2989451T3
Application number: ES23152916T
Authority: ES
Inventors: Norbert Kalwa
Original assignee: Flooring Technologies Ltd
Current assignee: Flooring Technologies Ltd
Priority date: 2020-03-27
Filing date: 2020-04-14
Publication date: 2024-11-26
Anticipated expiration: 2040-04-14
Also published as: CN115335685A; ES2955600T3; EP4191230C0; PL4191230T3; US12487174B2; EP4191230A1; WO2021191254A1; EP4191230B1; US20260063544A1; PL3885740T3; EP3885740C0; EP3885740B1; US20230145539A1; EP3885740A1; EP4127665A1

Abstract

La presente invención se refiere a un método para la determinación simultánea de parámetros, en particular de al menos dos, tres o cuatro parámetros, de al menos una capa de resina aplicada a al menos un material soporte mediante el registro y evaluación de al menos un espectro NIR en un rango de longitud de onda entre 500 nm y 2500 nm, preferiblemente entre 700 nm y 2000 nm, de manera particularmente preferible entre 900 nm y 1700 nm, y de manera particularmente ventajosa entre 1450 nm y 1550 nm, utilizando al menos un cabezal de medición NIR, en particular al menos un cabezal de medición múltiple NIR. (Traducción automática con Google Translate, sin valor legal)

Description

DESCRIPCIÓN

Procedimiento para la determinación simultánea de parámetros de al menos una capa de resina aplicada sobre al menos un material de soporte

La presente invención se refiere a un procedimiento para la determinación simultánea de parámetros, en particular de al menos dos parámetros, de al menos una capa de resina aplicada sobre al menos un material de soporte, a una línea de producción para llevar a cabo este procedimiento y al uso de los parámetros determinados para controlar al menos una línea de producción de este tipo.

Descripción

En la fabricación de "preimpregnados" industriales (impregnaciones, por ejemplo, estratos de papel impregnados con resina) o de revestimientos de superficies en la industria de material derivado de la madera, se impregnan o recubren materiales de soporte con resinas de impregnación, lacas, etc. A este respecto, es esencial que los parámetros especificados (composición, cantidad de aplicación, humedad, grado de reticulación, etc.) se cumplan con la mayor precisión posible. Debido al que generalmente tienen que determinarse varios parámetros al mismo tiempo, aumenta la complejidad de prueba. Esto a menudo se hace más difícil por el hecho de que estos parámetros no se configuran automáticamente, sino que, por ejemplo, tienen que determinarse mediante pesaje. Esto conduce a una pérdida de tiempo y es especialmente problemático cuando se trata de instalaciones de ejecución rápida, dado que puede llevar mucho tiempo hasta la determinación o adaptación de los parámetros. Para resolver este problema, se utilizan cada vez más sistemas de medición que determinan parámetros individuales.

Se sabe, por ejemplo, que de acuerdo con el documento DE 102025 105039 A1, los parámetros individuales en una instalación de impregnación pueden determinarse mediante un procedimiento de medición de NIR (NIR = Near-InfraRed (de infrarrojo cercano)). Esta determinación de parámetros puede utilizarse para controlar la instalación. No obstante, en cada caso solo está prevista la determinación de parámetros individuales. No queda claro en qué forma se debe efectuar el control.

Sin embargo, en una instalación de impregnación, por ejemplo, en la que se impregnan papeles con resinas duroplásticas, tiene que comprobarse todo un conjunto de parámetros. A este respecto se trata de la aplicación de resina/barniz, la humedad, el grado de reticulación, el contenido de constituyentes minerales (corindón, dióxido de titanio, tiza, pigmentos de color, etc.), etc. En el pasado, se tenía que utilizar una combinación de varios procedimientos de medición automáticos y/o manuales para determinar esta pluralidad de parámetros.

A este respecto, la medición manual es el peor método, ya que solo proporciona valores de medición puntuales. En el resto del tiempo, que no se monitoriza mediante mediciones, se supone que los parámetros de instalación no cambian significativamente. En parte, las pruebas manuales (por ejemplo: incineraciones) llevan también un periodo de tiempo relativamente largo, lo que conduce a tiempos de reacción prolongados.

De los planteamientos hasta el momento resulta por lo tanto una pluralidad de desventajas. Dado que las impregnaciones o recubrimientos superficiales sobre tableros de soporte son sistemas multiparamétricos, la determinación de todos los parámetros está asociada con una gran pérdida de tiempo así como una mayor pérdida de material y tiempo de producción. También son posibles en parte solo pruebas puntuales.

Por lo tanto se proporciona un procedimiento de medición con el que puede determinarse una pluralidad de parámetros mediante un único cabezal de medición ("cabezal de medición múltiple"). Este cabezal de medición múltiple podrá utilizarse de manera flexible para materiales en forma de papel, en forma de partículas o en forma de tablero como una banda continua o productos de formato.

De este modo se proporciona un procedimiento para la determinación simultánea de varios parámetros, en particular de al menos dos, tres o cuatro parámetros, de al menos una capa de resina aplicada sobre al menos un estrato de papel como mediante registro y evaluación de al menos un espectro de NIR en un intervalo de longitud de onda entre 500 nm y 2500 nm, preferiblemente entre 700 nm y 2000 nm, de manera especialmente preferida entre 900 nm y 1700 nm con el uso de al menos un cabezal de medición de NIR, en particular al menos un cabezal de medición múltiple de NIR.

Se genera una radiación de NIR y se dirige a la muestra de material de soporte que se va a analizar, a la que se aplican una o varias capas de resina, donde la radiación de NIR interactúa con los constituyentes de la muestra y se refleja o dispersa. Un detector de NIR recibe la radiación de NIR reflejada o dispersada y genera un espectro de NIR que incluye la información química deseada de la muestra. En esta medición se llevan a cabo una pluralidad de mediciones de NIR individuales en un segundo, de modo que también se garantiza un aseguramiento estadístico de los valores medidos. La espectroscopia de NIR junto con el análisis de datos multivariante (que se explica más adelante) ofrece una posibilidad de establecer una relación directa entre la información espectral (espectros de NIR) y los parámetros que van a determinarse de la capa de resina aplicada.

El presente procedimiento aprovecha el hecho de que la radiación NIR no penetra en el material de soporte, sino que ya se refleja o dispersa en gran medida en la superficie del material de soporte. En consecuencia, en el presente procedimiento, la radiación NIR penetra a través de la capa de resina aplicada y se refleja o dispersa en gran medida sobre la superficie del material de soporte ubicado debajo de la capa de resina. La radiación NIR reflejada o dispersada se detecta por el detector de NIR y el espectro de NIR averiguado se usa para determinar los parámetros deseados. En consecuencia, partes de la radiación NIR se absorben de manera característica por la capa de resina y los otros materiales ubicados en la misma cuando atraviesa la capa de resina dos veces (en el camino a la superficie del soporte y después de la reflexión o dispersión en esta superficie del soporte en el camino de regreso), por lo que se generan los espectros de NIR específicos de la capa de la radiación reflejada o dispersada. La medida y evaluación de los espectros de NIR generados sirve para determinar ciertos parámetros que caracterizan esta capa de resina y los otros materiales contenidos en la misma.

Los parámetros que van a determinarse simultáneamente se seleccionan de un grupo que comprende la cantidad de la capa de resina aplicada, el grado de curado y el grado reticulación de la capa de resina aplicada, el contenido de humedad de la capa de resina aplicada, la resistencia a la abrasión y la cantidad de partículas u otros sólidos resistentes a la abrasión esparcidos, dado el caso, sobre la capa de resina.

En consecuencia, la cantidad y/o el grado de reticulación y/o el grado de curado y/o el contenido de humedad de la capa de resina aplicada y/o la cantidad y/o la resistencia a la abrasión de partículas u otros sólidos resistentes a la abrasión esparcidos sobre la capa de resina pueden determinarse simultáneamente con el presente procedimiento. Preferiblemente los cuatro parámetros cantidad, reticulación y contenido de humedad de la capa de resina aplicada y la cantidad de partículas resistentes a la abrasión esparcidas sobre la capa de resina se determinan simultáneamente. En cambio, también es posible determinar únicamente los dos parámetros cantidad y contenido de humedad de la capa de resina aplicada o los tres parámetros cantidad, reticulación y contenido de humedad de la capa de resina aplicada simultáneamente, u otras combinaciones del grupo de los parámetros mencionados anteriormente.

Se proporciona así un procedimiento en el que, mediante el uso de un cabezal de medición de NIR, se pueden determinar los citados parámetros a partir de un único espectro de NIR o de la reflexión o dispersión de la radiación NIR, concretamente mediante una medición sin contacto. En el caso de mediciones diferenciales, también es posible utilizar varios cabezales de medición en una línea de producción. Los datos averiguados con el cabezal de medición o los cabezales de medición se usan directamente para el control o la regulación de la instalación. Además, mediante el almacenamiento de los datos se permite una mejora del control de calidad. Los datos almacenados también pueden contribuir de manera ventajosa a la evaluación, por ejemplo, la puesta en marcha de una instalación durante una nueva instalación o después del mantenimiento o reparación, o para las pruebasin situde nuevos procedimientos de producción o medición. Debido a la disponibilidad inmediata de los valores de medición y la alta frecuencia de medición, se hace posible una monitorización, control o regulación muy estrechos de las instalaciones.

El presente procedimiento permite proporcionar los valores de medición en poco tiempo (en línea, preferiblemente sin un retardo en el tiempo perturbador) en comparación con procedimientos de medición convencionales (conocidos). Los datos de medición pueden utilizarse para el aseguramiento de la calidad, la investigación y el desarrollo, para el control de procesos, la regulación de procesos, y el mando de procesos, etc. Mediante el proceso de medición no se reduce la velocidad de producción, etc. En principio, se mejora con ello la monitorización de la producción. Además, se reducen también los tiempos de parada por las determinaciones de la calidad y los ajustes de la instalación.

Las ventajas del presente procedimiento son variadas: determinación de multiparamétrica sin contacto (medición "real time" o "en tiempo real") con un retardo en el tiempo claramente reducido en la evaluación de los valores de parámetros medidos; mejora del control o regulación de la instalación, reducción de piezas desechadas, mejora de la calidad de los productos fabricados en la instalación, mejora de la disponibilidad de la instalación.

El presente procedimiento comprende las siguientes etapas:

- registro de al menos un espectro de NIR en cada caso de varias muestras de referencia con valores diferentes en cada caso de los parámetros deseados con el uso de al menos un detector de NIR en un intervalo de longitud de onda entre 500 nm y 2500 nm, preferiblemente entre 700 nm y 2000 nm, de manera especialmente preferida entre 900 nm y 1700 nm;

- determinación de los parámetros deseados de muestras de referencia mencionadas por medio de métodos no espectroscópicos;

- asignación de los parámetros determinados para las muestras de referencia a los espectros de NIR registrados de las muestras de referencia mencionadas;

- creación de un modelo de calibración para la relación entre los datos espectrales de los espectros de NIR y los valores de parámetros asociados por medio de un análisis de datos multivariante;

- aplicar al menos una capa de resina sobre al menos un lado del material de soporte;

- registrar al menos un espectro de NIR de la capa de resina aplicada sobre el material de soporte con el uso del al menos un detector de NIR en un intervalo de longitud de onda entre 500 nm y 2500 nm, preferiblemente entre 700 nm y 2000 nm, de manera especialmente preferida entre 900 nm y 1700 nm;

- determinar los parámetros deseados de la capa de resina aplicada sobre el material de soporte comparando el espectro de NIR registrado para la capa de resina con el modelo de calibración creado.

En consecuencia, inicialmente se proporcionan muestras de referencia del material de soporte recubierto con una resina. Es esencial que la muestra de referencia sea similar a la muestra que va a medirse; es decir, en particular, la capa de resina de la muestra de referencia presente la misma composición que la capa de resina que va a medirse. La similitud de la muestra que va a medirse y la muestra de referencia es esencial, en particular en el caso del uso de capas de resina líquidas con aditivos tal como sustancias ignífugas, fibras, otros aditivos.

De estas muestras de referencia se registra al menos un espectro de NIR en un intervalo de longitud de onda entre 500 nm y 2500 nm, preferiblemente entre 700 nm y 2000 nm, de manera especialmente preferida entre 900 nm y 1700 nm.

Estas muestras de referencia se someten asimismo a un análisis no espectroscópico para determinar los parámetros deseados, es decir, cantidad, grado de curado, grado de reticulación, grado de humedad de la cantidad de resina aplicada al material de soporte y cantidad de partículas aplicadas y su resistencia a la abrasión (o una selección de estos parámetros). Los análisis no espectroscópicos se describen en detalle a continuación para cada uno de los parámetros mencionados.

A partir de los parámetros averiguados por medio del análisis no espectroscópico para las muestras de referencia se forma un valor medio, que a continuación se asigna a los espectros de NIR registrados en cada caso de estas muestras de referencia y se crea un modelo de calibración para la relación entre los datos espectrales de los espectros de NIR de las muestras de referencia y los valores de parámetros asociados por medio de un análisis de datos multivariante; es decir, a cada valor de parámetro de la muestra de referencia le corresponde un espectro de NIR de la muestra de referencia. Los modelos de calibración creados para los diferentes parámetros se depositan en una memoria de datos adecuada.

A continuación, se aplica al menos una capa de resina a al menos un lado del material de soporte y se registra al menos un espectro de NIR de la capa de resina aplicada al material de soporte. El parámetro deseado de la capa de resina aplicada sobre el material de soporte se puede determinar mediante comparación del espectro de NIR registrado para la capa de resina con el modelo de calibración creado.

Por lo tanto, es posible determinar simultáneamente varios parámetros de interés de la capa de resina aplicada sobre un material de soporte a partir de un único espectro de NIR averiguado para la muestra que va a medirse mediante una comparación o un ajuste automatizados con los modelos de calibración creados para los parámetros respectivos.

Recomendablemente se realiza una comparación y una interpretación de los espectros de NIR en todo el intervalo espectral registrado. Esto se lleva a cabo ventajosamente con un análisis de datos multivariante (MDA) en sí conocido. En el caso de los métodos de análisis multivariante, normalmente se estudian simultáneamente varias variables estadísticas de una manera en sí conocida. Para ello, en estos métodos se reduce habitualmente el número de variables contenidas en un conjunto de datos, sin reducir al mismo tiempo la información contenida en el mismo.

En el presente caso, el análisis de datos multivariante tiene lugar mediante el procedimiento de regresión de mínimos cuadrados parciales (Partial Least Squares Regression, PLS), mediante el cual puede crearse un modelo de calibración adecuado. La evaluación de los datos obtenidos se efectúa preferiblemente con un software de análisis adecuado tal como, por ejemplo, el software de análisis SIMCA-P de la empresa Umetrics AB o The Unscrambler de la empresa CAMO.

Para crear el modelo de calibración, se usan datos espectrales del intervalo espectral de NIR entre 1450 y 1550 nm, que se tratan previamente con métodos matemáticos adecuados y a continuación se alimentan al análisis de datos multivariante.

La importancia de una longitud de onda para la predicción de parámetros de la capa de resina, tal como, por ejemplo, la cantidad de resina, a partir del espectro de NIR está representada con ayuda de los coeficientes de regresión. A este respecto, las regiones con valores altos de coeficientes tienen una fuerte influencia en el modelo de regresión. Así, la representación de los coeficientes de regresión en un modelo de regresión PLS para determinar la cantidad de resina o el contenido de resina muestra que el intervalo de longitud de onda entre 1460 nm y 1530 con un máximo en 1490 nm (banda de absorción de los grupos amino de la resina) es el más importante para el cálculo del modelo, puesto que en este caso las magnitudes de los coeficientes de regresión son mayores. Si bien los otros intervalos en el espectro tienen menos contenido de información con respecto a la medición de NIR, sí contribuyen a tener en cuenta o a minimizar la información adicional o las magnitudes de influencia perturbadoras (tal como la transparencia de la capa, el acabado de superficie de la capa de resina o del material de soporte, etc.).

Para eliminar las influencias perturbadoras (tal como, por ejemplo, el acabado de la superficie del material de soporte, el color de las muestras, la dispersión de la luz en partículas sólidas u otros aditivos, etc.), es necesario procesar los datos espectrales con métodos matemáticos de tratamiento previo (por ejemplo, tratamiento previo derivativo de datos, estandarización de acuerdo con el SNVT (Standard Normal Variate Transformation), corrección de señal multiplicativa (EMSC, Extended Multiplicative Signal Correction, etc.). A este respecto se eliminan de los espectros los efectos de la línea de base, que son causados principalmente por el color diferente de las muestras, las bandas superpuestas se separan unas de otras y se tiene en cuenta la dependencia de la dispersión de la luz en la superficie del sustrato o en las partículas sólidas en el recubrimiento. Si, por ejemplo, la cantidad de aplicación de resina debe determinarse en superficies no tratadas de materiales de soporte como, por ejemplo tableros de material derivado de la madera, el tratamiento previo de datos se lleva a cabo preferiblemente para reducir la dispersión de luz en la superficie rugosa del sustrato. En la medición sobre la capa decorativa el enfoque principal de la calibración y del tratamiento previo de datos está en la eliminación del desplazamiento de la línea de base.

A partir de los datos tratados previamente, se desarrolla un modelo de calibración con ayuda del análisis de datos multivariante, que incluye todas las decoraciones usadas en la calibración. Correspondientemente, la comparación y la interpretación de los espectros de NIR tienen lugar preferiblemente en el rango espectral entre 1450 y 1550 nm con el uso del análisis de datos multivariante MDA. En el caso de los métodos de análisis multivariante, normalmente se estudian simultáneamente varias variables estadísticas de una manera en sí conocida. Para ello, se reduce el número de variables contenidas en un conjunto de datos, sin reducir al mismo tiempo la información contenida en el mismo.

Se puede usar un estrato de papel como material de soporte. Como estrato de papel se utilizan, por ejemplo, papeles superpuestos, papeles decorativos o papeles Kraft. Los papeles superpuestos son papeles delgados que, normalmente, ya se han impregnado con una resina de melamina convencional. Se encuentran igualmente disponibles papeles superpuestos en los que están mezcladas ya partículas resistentes a la abrasión, tal como, por ejemplo, partículas de corindón, en la resina del papel superpuesto para aumentar la resistencia a la abrasión. Los papeles decorativos son papeles especiales para el acabado superficial de materiales derivados de la madera, que permiten una amplia variedad de decoraciones. Además de las sobreimpresiones típicas de diversas estructuras de madera, hay disponibles más sobreimpresiones de formas geométricas o productos artísticos. De hecho, no hay restricción en la elección del motivo. Para garantizar una capacidad de impresión óptima, el papel usado debe presentar una buena suavidad y estabilidad dimensional y también ser adecuado para la penetración de una impregnación de resina sintética necesaria. Los papeles Kraft presentan una alta resistencia y están compuestos por fibras de celulosa a las que se les ha agregado almidón, alumbre y cola para lograr efectos superficiales y aumentos de resistencia.

En un ejemplo, el material de soporte está parcial o completamente impregnado con la resina, penetrando la resina en el material de soporte. Una impregnación tiene lugar en particular en el caso del uso de estratos de papel como material de soporte. En el presente caso, por el término "impregnación" se entiende una impregnación completa o parcial del estrato de papel con la resina. Tales impregnaciones pueden aplicarse, por ejemplo, en un baño de impregnación, mediante rodillos, mediante rodillos anilox, mediante rascado o mediante pulverización.

En otro ejemplo del presente material de soporte también puede estar previsto que la capa de resina no penetre en el material de soporte, sino que se aplique sobre la superficie del material de soporte. Este es el caso en particular en el caso del uso de un tablero de soporte como material de soporte. En este sentido, la al menos una resina curada previamente se dispone sobre al menos una superficie o una cara, es decir, cara superior y/o cara inferior del tablero de soporte. Por superficie se entiende a este respecto una estructura de una o varias capas sobre el material de soporte.

En el caso de un tablero de soporte como material de soporte, este es preferiblemente un tablero de un material derivado de la madera, de plástico, una mezcla de material derivado de la madera-plástico o un material compuesto, en particular un tablero de virutas, de fibras de densidad media (MDF), de fibras de alta densidad (HDF), de virutas orientadas (OSB) o contrachapeado, un tablero de fibras de cemento, tablero de fibras de yeso o un tablero de WPC (Wood Plastic Ccomposites (materiales compuestos de madera-plástico)) o un tablero de SPC (Stone Plastic Ccomposite (material compuesto de piedra-plástico)).

La superficie del material de soporte se puede tratar en la superficie, por ejemplo, en el caso de un tablero de soporte de material derivado de la madera, la superficie se puede lijar o no lijar y estar provista de una piel de moldeo. En el caso de un tablero de soporte de plástico, la superficie puede haber recibido un tratamiento con corona.

Por consiguiente, la capa de resina aplicada puede estar presente como una superposición líquida sobre un tablero de soporte o como una impregnación parcial o total de un estrato de papel.

La capa de resina que va a aplicarse al material de soporte se compone de una resina que contiene formaldehído, preferiblemente una resina de melamina-formaldehído, una resina de urea-formaldehído o mezclas de ambas. El contenido en sólidos de la capa de resina se sitúa entre el 30 y el 80 % en peso, preferiblemente entre el 50 y el 65 % en peso.

En una variante del presente procedimiento, la resina líquida se aplica en una cantidad entre 50 y 150 g/m2, preferiblemente entre 60 y 100 g/m2, de manera especialmente preferida entre 70 y 80 g/m2 sobre la superficie del sustrato, en particular en el caso de tableros de material derivado de la madera. En el caso de estratos de papel, la aplicación de resina tiene lugar en un intervalo entre el 200 y el 400 %, preferiblemente el 300 %.

Como ya se ha indicado, el material de soporte puede estar provisto de una decoración. Puede ser un estrato de papel decorativo o una capa decorativa aplicada en impresión directa a un tablero de material derivado de la madera.

En el caso de la aplicación de la capa de resina a una capa decorativa, es útil una etapa adicional al crear el modelo de calibración. Correspondientemente, en una variante adicional del presente procedimiento, los datos espectrales del intervalo espectral de NIR entre 1450 y 1550 nm usados para crear el modelo de calibración se dividen en al menos tres grupos después del tratamiento previo con métodos matemáticos adecuados, que en cada caso corresponden a una decoración con un tono de color similar, y a continuación se alimentan al análisis de datos multivariante.

A este respecto, los datos espectrales se dividen preferiblemente en un primer grupo para una decoración con un tono de color claro, un segundo grupo con un tono de color medio y un tercer grupo con un tono de color oscuro.

En consecuencia, en esta variante del presente procedimiento, adicionalmente al tratamiento previo matemático de los espectros de NIR, que no elimina completamente el efecto decorativo, la reducción del efecto decorativo se lleva a cabo dividiendo las muestras en grupos con colores decorativos similares.

Para ello, todas las decoraciones usadas durante la calibración se dividen en tres grupos según su tono de color. El grupo 1 incluye decoraciones claras y el grupo 2 decoraciones medias. En el grupo 3, se reúnen muestras de calibración de las decoraciones oscuras. Al dividir el modelo completo en tres modelos de grupo según el tono de color de las decoraciones producidas, la desviación sistemática (dependiente de la decoración) se puede reducir a < 5 %, lo que conduce a un aumento en la precisión de la medición en línea. A este respecto no todas las decoraciones producidas en la instalación tienen que recogerse en el modelo de regresión de PLS. Para la medición de NIR de la cantidad de aplicación a los tableros de HDF con diferentes decoraciones, es suficiente desarrollar un modelo de regresión de a partir de algunos representantes de cada grupo de decoración, que se puede aplicar a todo el grupo.

La monitorización rutinaria de la cantidad de aplicación de la capa de resina líquida (superposición) en la instalación de fabricación puede tener lugar con el modelo de grupo correspondiente en función de la decoración producida. Para ello, los grupos de las decoraciones formados se amplían al resto de decoraciones que no se usaron en la calibración en cuanto a su coloración.

Como ya se indicó anteriormente, la capa de resina puede presentar partículas resistentes a la abrasión, esferas de vidrio, fibras naturales y/o sintéticas y otros aditivos.

Las partículas resistentes a la abrasión usadas para aumentar la resistencia al desgaste comprenden preferiblemente corindón (óxidos de aluminio), carburos de boro, dióxidos de silicio, carburos de silicio, siendo particularmente preferido el uso de corindón. En una variante, la cantidad de partículas resistentes a la abrasión dispersadas asciende a de 10 a 50 g/m2, preferiblemente de 10 a 30 g/m2, de manera especialmente preferida de 15 a 25 g/m2.

Así, pueden dispersarse, por ejemplo, 14 g/m2 o 23 g/m2 de partículas resistentes a la abrasión.

Las esferas de vidrio usadas preferiblemente presentan un diámetro de 50-100 pm, preferiblemente de 60-80 pm. La cantidad de aplicación de las esferas de vidrio, cuando se aplican junto con la tercera capa de resina, asciende a 1-5 g/m2, preferiblemente 2-4 g/m2, de manera especialmente preferida 3 g/m2.

Como ya se indicó anteriormente, las muestras de referencia se miden o determinan tanto espectroscópicamente como no espectroscópicamente para asignar así los parámetros a los espectros de NIR registrados de las muestras de referencia.

Dependiendo del parámetro, se usan diferentes métodos de análisis no espectroscópicos.

Cantidad de capa de resina aplicada:

Un procedimiento común para determinar cantidades de aplicación es el pesaje. A este respecto, el material de soporte se recubre con el medio de recubrimiento en la unidad de aplicación y a continuación se determina la cantidad de aplicación determinando la diferencia de peso.

Humedad de la capa de resina aplicada:

El procedimiento de secado en horno es el método más preciso para determinar la humedad (en particular la humedad de la madera), secándose una muestra se seca en un horno de secado a 103+/-2 °C durante 24 horas. La humedad se define como la relación entre el peso del agua contenida en el material y el peso del material absolutamente seco (peso seco en horno).

Por lo tanto, la humedad es la relación entre el peso en húmedo y el peso en seco (peso seco en horno).

Grado de curado de la capa de resina aplicada:

El curado se determina mediante la denominada prueba de ácido. A este respecto, la superficie se somete a un ácido mineral diluido (ácido clorhídrico de 4 molar) durante un periodo de tiempo definido. A continuación, se evalúa el cambio de grado de brillo y/o color. A este respecto, el curado es tanto más intenso cuanta menos pérdida de brillo/color se observa.

Grado de reticulación de la capa de resina aplicada:

La determinación del grado de reticulación de los precondensados o policondensados parcialmente reticulados (también conocidos como estado B parcialmente reticulado, todavía parcialmente soluble) se determina mediante la prueba de VC (prueba de compuestos volátiles), en la que no solo se disocia agua sino también para dar lugar a un pequeño porcentaje de formaldehído de las resinas sintéticas. Para la prueba de VC, se pesa una muestra (habitualmente de 10 * 10 cm) y se seca a 105 °C durante 5 minutos. Después de enfriar, la muestra se pesa de nuevo. Luego, partiendo del peso final, se determina la pérdida de masa y se expresa como un porcentaje. El gramaje del papel previamente determinado sirve de base para determinar la aplicación de resina en porcentaje ((peso final -peso del papel / peso del papel) * 100).

Cantidad de partículas resistentes a la abrasión esparcidas:

Esto se puede determinar indirectamente a través de la resistencia a la abrasión de la capa de resina aplicada. La resistencia a la abrasión de capas protectoras curadas, por ejemplo, en suelos laminados, es posible de acuerdo con la norma DIN EN 13329:2017 (D). En este sentido, se prueba la resistencia de la capa de cubrición o capa de desgaste contra el rozamiento. Se cortan muestras (por ejemplo, de 10 cm * 10 cm de tamaño) del tablero o de la muestra que se van a analizar. Las muestras se dividen en ocho segmentos iguales (octantes) con un bolígrafo. Estas muestras se sujetan a un dispositivo de prueba en el que se encuentran dos brazos pivotantes con rodillos de fricción móviles y un peso (500 g). Los rodillos de fricción están recubiertos con papel de lija normalizado. Las muestras sujetas giran bajo las ruedas de fricción. Se cambia la lija cada 200 revoluciones y se comprueba el desgaste de la superficie. La prueba se completa cuando el sustrato (papel base de impresión, imprimación) en un tamaño de 1 mm2 en cada caso es visible en cinco octantes de la probeta. El número de revoluciones necesarias para exponer la decoración se da como resultado.

El presente procedimiento se realiza en una línea de producción que comprende al menos un cabezal de medición múltiple de NIR, preferiblemente al menos dos cabezales de medición múltiple de NIR, y al menos un sistema de control. Una línea de producción de este tipo puede ser una línea de producción para la fabricación de tableros de material o una instalación de impregnación para estratos de papel.

El sistema de control de la línea de producción comprende al menos una unidad de evaluación (o unidad de procesador) asistida por ordenador y una base de datos. En la unidad de evaluación tiene lugar el ajuste o la comparación del espectro de NIR medido para el producto (es decir, material de soporte con capa de resina aplicada) con los modelos de calibración creados para los parámetros individuales en cada caso. Los datos de parámetros así determinados se almacenan en la base de datos.

Los datos determinados con el presente procedimiento espectroscópico pueden usarse de acuerdo con la invención para el control de la línea de producción.

Los valores de parámetros medidos sin contacto del cabezal de medición múltiple de NIR ("valores reales") pueden, como ya se ha descrito anteriormente, usarse directamente y en "tiempo real" para el control o la regulación de la instalación en cuestión, almacenándose por ejemplo los valores reales medidos y comparándose en la base de datos, por ejemplo, una base de datos relacional, con los valores teóricos allí disponibles de estos parámetros. Las diferencias resultantes se usan a continuación para el control o la regulación de la línea de producción.

Para el ajuste y el control de la línea de producción se proporciona un procedimiento implementado en computadora, así como un programa informático que comprende comandos que, cuando el programa es ejecutado por un ordenador, hacen que esta ejecute el procedimiento implementado en ordenador. El programa informático está almacenado en una unidad de almacenamiento del sistema de control de la línea de producción.

Como se menciona, la línea de producción puede diseñarse para el recubrimiento de tableros de material. En una forma de realización, una línea de producción de este tipo puede presentar la siguiente estructura:

- al menos un primer dispositivo de aplicación para aplicar una primera capa de resina a la cara superior y la cara inferior del tablero de material,

- al menos un dispositivo dispuesto en la dirección de procesamiento por detrás del primer dispositivo de aplicación para dispersar una cantidad predeterminada de partículas resistentes a la abrasión;

- al menos un primer dispositivo de secado dispuesto en la dirección de procesamiento por detrás del primer dispositivo de aplicación y del dispositivo de dispersión para secar la primera capa de resina superior y/o inferior; - al menos un cabezal de medición de NIR dispuesto por detrás del primer dispositivo de secado en la dirección de procesamiento, en particular un cabezal de medición múltiple de NIR, para la determinación en línea de parámetros en la capa de resina dispuesta en la cara superior del tablero de material;

- al menos un segundo dispositivo de aplicación dispuesto en la dirección de procesamiento por detrás del primer cabezal de medición de NIR para aplicar una segunda capa de resina sobre la cara superior y la cara inferior del tablero de material,

- al menos un segundo dispositivo de secado dispuesto en la dirección de procesamiento por detrás del segundo dispositivo de aplicación para secar la segunda capa de resina superior y/o inferior;

- al menos un segundo cabezal de medición de NIR dispuesto por detrás del segundo dispositivo de secado en la dirección de procesamiento, en particular un cabezal de medición múltiple de NIR, para la determinación en línea de parámetros en la capa de resina dispuesta en la cara superior del tablero de material;

- al menos un tercer dispositivo de aplicación dispuesto en la dirección de procesamiento por detrás del segundo cabezal de medición de NIR para aplicar una tercera capa de resina sobre la cara superior y/o la cara inferior del tablero de material,

- al menos un tercer dispositivo de secado dispuesto en la dirección de procesamiento por detrás del tercer dispositivo de aplicación para secar la tercera capa de resina superior y/o inferior; y

- al menos un dispositivo de prensado, en particular una prensa de ciclo corto, para prensar la estructura en capas.

En una forma de realización preferida, la línea de producción para la realización del presente procedimiento comprende

- al menos un tercer dispositivo de aplicación dispuesto en la dirección de procesamiento por detrás del segundo dispositivo de secado para aplicar una tercera capa de resina a la cara superior,

- al menos un dispositivo dispuesto en la dirección de procesamiento por detrás del tercer dispositivo de aplicación para dispersar una cantidad predeterminada de esferas de vidrio;

- al menos un dispositivo de secado dispuesto en la dirección de procesamiento por detrás del tercer dispositivo de aplicación y del dispositivo de dispersión para las esferas de vidrio para secar las terceras capas de resina superior e inferior;

- al menos un segundo cabezal de medición de NIR dispuesto por detrás del dispositivo de secado en la dirección de procesamiento, en particular un cabezal de medición múltiple de NIR, para la determinación en línea de parámetros en la capa de resina dispuesta en la cara superior del tablero de material;

- al menos un cuarto dispositivo de aplicación dispuesto en la dirección de procesamiento por detrás del segundo cabezal de medición de NIR para aplicar una cuarta capa de resina sobre la cara superior y/o la cara inferior del tablero de material,

- al menos un cuarto dispositivo de secado dispuesto en la dirección de procesamiento por detrás del cuarto dispositivo de aplicación para secar la cuarta capa de resina superior e inferior; y

- al menos una prensa de ciclo corto dispuesta en la dirección de procesamiento por detrás del cuarto dispositivo de secado.

En general, es posible que estén previstos cabezales de medición de NIR adicionales en la línea de producción. Puede estar previsto un cabezal de medición de NIR después de cada dispositivo de aplicación y de secado. Por ejemplo, después de aplicar y secar la última capa de resina antes del prensado, puede estar previsto un cabezal de medición de NIR adicional en la línea de producción.

También es posible que se determinen adicionalmente los parámetros de la capa de resina aplicada en la cara inferior del tablero de material. En este caso, uno o más cabezales de medición de NIR estarían previstos adicionalmente debajo del tablero de material que pasa por la línea de producción, de modo que se irradia la cara inferior de los tableros de material.

Los dispositivos de aplicación utilizados son preferiblemente rodillos de aplicación, que permiten aplicar las capas en la cara superior o inferior del tablero de soporte. Preferiblemente, tiene lugar una aplicación paralela de capa de desgaste en la cara superior y la capa de resina en la cara inferior del tablero de soporte de material derivado de la madera.

Dependiendo de los requisitos de la línea de fabricación, naturalmente, es posible variar el número de dispositivos de aplicación y dispositivos de secado. Por ejemplo, después de la prensa KT, puede estar previsto un inversor refrigerador para enfriar los tableros de material derivado de la madera curados.

Tal como se menciona, la línea de producción puede estar configurada como una instalación de impregnación para estratos de papel. Dicha instalación de impregnación comprende al menos una cubeta de impregnación o un baño de inmersión de impregnación, dado el caso, un tramo de aireación, un sistema de rasqueta / par de rodillos exprimidores para eliminar el exceso de resina, opcionalmente un dispositivo para dispersar partículas resistentes a la abrasión, en al menos un secador (por ejemplo, un secador de suspensión), opcionalmente una unidad de retícula y un segundo secador opcional, al menos un dispositivo de refrigeración (por ejemplo, un sistema de rodillos de refrigeración) y al menos un cabezal de medición de NIR, preferiblemente un cabezal de medición múltiple de NIR, dispuesto aguas abajo del dispositivo de enfriamiento en la dirección de procesamiento. El cabezal de medición de NIR está dispuesto preferiblemente de modo que se irradia la cara superior del estrato de papel impregnado. En general, en cambio, también es posible prever cabezales de medición de NIR adicionales en la instalación de impregnación para medir la cara superior y la cara inferior del estrato de papel impregnado.

En ambas formas de realización de las líneas de producción (tablero de material derivado de la madera), los cabezales de medición de NIR están conectados en cada caso con un sistema de control con unidad de evaluación y base de datos para el procesamiento y el almacenamiento de los datos de NIR averiguados. Si los valores reales medidos se desvían de los valores teóricos, el control o la regulación de la instalación realiza un ajuste automático. En principio, todos los cabezales de medición NIR utilizados en una línea de producción suministran los valores reales medidos por ellos a la unidad central de control y evaluación que, en caso de una desviación de los valores reales medidos, por ejemplo, de un solo cabezal de medición de NIR, con respecto a las correspondientes especificaciones teórica, regula de manera correspondiente el proceso de producción o lo controla anticipándose.

En el caso de la instalación de impregnación, si los valores reales medidos de los parámetros se desvían de las especificaciones teóricas, la rasqueta/los rodillos exprimidores, la cantidad esparcida y/o el control de temperatura en el secador se modifican mediante un control automático o regulación.

En el caso de la línea de producción para la fabricación de tableros de material derivado de la madera, si los valores reales medidos de los parámetros se desvían de los valores teóricos, mediante la regulación o control de instalación se realiza un ajuste automático.

Los parámetros determinados con el presente procedimiento también se pueden usar en una variedad de formas para otras aplicaciones además del control directo de una instalación.

Uso de sistemas de IA para evaluar los datos de medición, para controlar y regular la instalación y para el control de calidad de los productos fabricados en la instalación:

Para evaluar los valores de parámetros del cabezal de medición múltiple de NIR respectivo medidos y almacenados en la base de datos se usan en la invención ventajosamente además métodos o sistemas de inteligencia artificial ("artificial intelligence" o abreviado "IA") que se caracterizan en particular por que estos sistemas mediante el flujo continuo de datos de medición y el aumento continuo asociado de la cantidad de datos almacenados de los valores de parámetros medidos del o de los cabezales de medición múltiple de NIR de la instalación en su evaluación de estos datos a lo largo del tiempo se mejoran cada vez más en su evaluación de estos datos ("sistemas de IA basados en el conocimiento en el sentido más estricto") y que, dado el caso, también pueden reconocer correlaciones previamente desconocidas entre los parámetros de medición individuales del procedimiento de medición de NIR (y, dado el caso, entre estos datos de medición de "NIR" y otros datos que se obtuvieron en otro lugar y se pusieron a disposición del sistema de IA para su evaluación) y pueden evaluar (sistemas de evaluación basados en IA de "aprendizaje automático") y que pueden utilizar estos nuevos hallazgos para optimizar aún más el control o la regulación de la instalación, con el fin de optimizar aún más la puesta en marcha y el funcionamiento de la instalación en términos de eficiencia y fiabilidad o poder aumentar adicionalmente la calidad de los productos fabricados en esta instalación o para poder reducir aún más los desechos (productos defectuosos o de calidad inferior).

Utilización de sistemas de IA para predecir probabilidades de fallo de componentes de la instalación o probabilidades de reducción de calidad de los productos fabricados en la instalación:

Además, con tales sistemas de evaluación basados en IA, también se pueden hacer predicciones sobre el desarrollo futuro de los valores de los parámetros que van a medirse y, por lo tanto, declaraciones sobre el desarrollo de la calidad de los productos o el desgaste de los componentes individuales de la instalación que pueden utilizarse, entre otras cosas, para planificar o efectuar posibles trabajos de mantenimiento o reparaciones y realización de reparaciones "anticipándose", por ejemplo, antes de que un componente falle realmente debido al desgaste o antes de que la calidad de los productos se haya deteriorado hasta el punto de que ya no se puede vender como desecho.

Utilización del procedimiento de medición, en particular con el uso de sistemas de IA, para optimizar el proceso de puesta en marcha de una instalación:

Los valores reales de los parámetros almacenados para tipos de productos específicos, que ya se han medido con el presente procedimiento de medición de NIR para un tipo de producto específico en una instalación específica, y los valores teóricos asociados de estos parámetros pueden utilizarse ventajosamente cuando se pone en marcha la producción del tipo de producto ya conocido en esta instalación para ajustar y optimizar los parámetros de esta instalación más rápidamente para la producción de dicho tipo de producto comparando los valores recién medidos de estos parámetros con estos conjuntos de datos ya existentes de estos parámetros y evaluando las diferencias resultantes en estos valores.

Esta reducción del tiempo de la puesta en marcha de la instalación se mejora ventajosamente mediante el uso del sistema basado en IA ya mencionado anteriormente, dado que en este caso también puede reaccionarse de manera particularmente rápida a los cambios en la base de partida para la fabricación de un determinado tipo de producto en la instalación, cuando, por ejemplo, para la fabricación de dicho tipo de producto se utilizan materias primas distintas de las materias primas usadas hasta el momento (por ejemplo, la mezcla de fibras de madera, cuya composición puede cambiar significativamente cuando se utilizan diferentes fracciones de diferentes tipos de madera (álamo, pino, abeto, haya, etc., y/o residuos de madera reciclada) o mezclas de resinas sintéticas/aditivos usadas, cuyos lotes individuales pueden variar de un fabricante a otro o cuyas recetas pueden haber cambiado).

Esta reducción de la puesta en marcha de una instalación en particular es muy ventajosa cuando la instalación se vuelve a poner en marcha después de una reparación o después de un mantenimiento regular o después de una toma de muestras, durante el cual la instalación tiene que detenerse, o principalmente cuando se va a producir una serie de lotes más pequeños de determinados tipos de producto (diferentes).

Sobre todo, esto puede tener un efecto positivo cuando el operador de la instalación debe producir cada vez más lotes más pequeños de diferentes tipos de productos sucesivamente con sus instalaciones como resultado de un cambio en el comportamiento del consumo por parte del consumidor final o del comportamiento de pedido de los clientes comerciales de un operador de instalación y debe superar correspondientes tiempos de inactividad de su instalación asociados a esto (tiempos de exposición y de puesta en marcha).

Con la realización de la invención descrita en este caso, estos tiempos de inactividad necesarios, pero no deseados de la instalación pueden reducirse significativamente, con la consecuencia de que la producción de una serie de lotes más pequeños de diferentes tipos de productos también puede ser económicamente viable para el operador del sistema.

Industria 4.0: Conexión en red de una instalación con un conjunto de otras instalaciones del mismo tipo o de un tipo similar:

En un paso de construcción adicional, por cable, o de manera más ventajosa, a través de Internet o las redes de telecomunicación, las instalaciones descritas anteriormente pueden conectarse en red con otras instalaciones del mismo o similar tipo del operador del sistema, que se encuentran, por ejemplo, en el terreno de los mismos locales comerciales y/o también en otros locales comerciales del operador de instalación que pueden encontrarse en otras ubicaciones dentro y fuera del país.

También es posible conectar en la red esta instalación del operador de instalación o todas las demás instalaciones (o al menos algunas de estas instalaciones) del mismo tipo o tipo similar del operador con instalaciones del mismo tipo o similar pertenecientes a otros operadores de instalaciones.

La idea básica en este sentido es combinar los datos de medición de todas las instalaciones conectadas en una unidad de evaluación central (basada en un servidor), que evalúa estos datos de todas las instalaciones conectadas y, como consecuencia de la mayor cantidad de datos disponibles, puede efectuar una evaluación aún mejor y más rápida de los datos y, por lo tanto, puede diseñar los procesos descritos anteriormente en los capítulos, pueden diseñarse de manera aún más eficiente (de manera más rápida, mejor, con mayor calidad, con predicciones más fiables, etc.). Esto dará sus frutos, en particular, si se utilizan para ello sistemas de evaluación basados en IA. En lugar de una unidad de evaluación central (basada en un servidor), también pueden utilizarse unidades de evaluación descentralizadas y distribuidas, que se comunican entre sí y pueden acceder a los datos de todas las instalaciones o de las seleccionadas.

También es posible alimentar y almacenar los datos de medición de las instalaciones individuales en una aplicación en la nube en la que

- puede/o se permite acceder a las unidades de evaluación individuales para instalaciones individuales (unidad/instalación de evaluación específico de la instalación "local") y/o

- unidades de evaluación descentralizadas para todas o algunas instalaciones de un operador de instalación en cada caso (unidad de evaluación específica del operador de la instalación/operador de instalación "específico de cohorte") y/o

- una unidad central de evaluación, que mediante todos los datos disponibles en la nube de las instalaciones de todos los operadores de instalación evalúa la evaluación de los datos individuales de una instalación específica de un operador de instalación y comunica los resultados a la unidad de control o regulación de esta instalación específica (unidad de evaluación "central" independiente del operador de instalación).

La idea básica del modelo de una unidad de almacenamiento que abarca toda la instalación y, dado el caso, basada en IA de los datos de medición (valores reales) de los productos que van a fabricarse y de los datos de muestra o de especificación asociados (valores teóricos) relativos a estos productos consiste en que todos estos datos / especificaciones predeterminados (valores objetivo) para estos productos es almacenar todos estos datos de forma centralizada para todos los sistemas conectados o cabezales de medición múltiple de NIR (preferiblemente mientras se mantiene la confidencialidad de los datos de los sistemas o cabezales de medición múltiple de NIR de diferentes (operadores de sistemas legalmente desconectados) que se almacenarán de forma centralizada y la entrada real datos de un sistema para esto basado en la evaluación de los datos almacenados relevantes de todos los sistemas relevantes y enviar los resultados de esta evaluación al control o regulación del sistema individual o al control de calidad de esta instalación. Este puede ser un centro de control tripulado para el control o regulación de la instalación y/o el control de calidad de los productos fabricados en la instalación. En cambio, también puede ser un centro de control automatizado o al menos parcialmente automatizado que controla o regula la instalación completamente o al menos parcialmente sin intervención humana y/o que vigila la calidad de los productos de forma automatizada o al menos parcialmente automatizada y si la calidad de los productos fabricados se deteriora interviene de manera automatizada o parcialmente automatizada en el control o regulación de la instalación o al menos activa una señal de advertencia.

Esta unidad o unidades de evaluación pueden ser unidades físicamente independientes (por ejemplo, basadas en servidor), pero también pueden ser unidades virtuales que también se almacenan en la nube y, por ejemplo, se desarrollan, mantienen y actualizan por el operador de la nube.

Con ayuda de cortafuegos y equipos similares puede garantizarse que la evaluación se lleve a cabo por la unidad de evaluación o las unidades de evaluación utilizando los datos alimentados de todas las instalaciones conectadas (o al menos una parte de estas), pero que los operadores de instalación individuales solo tengan acceso a los resultados de evaluación que conciernen a sus propios sistemas (y solo a aquellos) de manera que se garantice la confidencialidad de los datos de medición recibidos y de los resultados de las evaluaciones.

También es posible, por ejemplo, que los operadores de dichas instalaciones se reúnan y hagan funcionar conjuntamente una unidad de almacenamiento y evaluación de este tipo, por ejemplo, en forma de un servidor o una "nube privada", o que pueda hacerse funcionar por un proveedor de servicios externo en su nombre, que podría ser, por ejemplo, el fabricante de dichos cabezales de medición múltiple de NIR.

Además, de acuerdo con la invención es posible que no solo los datos de medición puedan almacenarse centralmente en un servidor o en una nube y, dado el caso, también la unidad de evaluación, sino también que el control y la regulación de las instalaciones individuales puedan controlarse o regularse directamente desde este servidor central o esta nube o el control de la calidad de los productos fabricados en estas instalaciones se monitoriza centralmente o se informa a los operadores de la instalación central y preventivamente sobre las previsiones relativas a las probabilidades de mantenimiento y reparaciones futuras de las instalaciones individuales y sus componentes y sobre los futuros deterioros de la calidad.

Tal plataforma central, dado el caso, basada en IA, para el almacenamiento, evaluación, monitorización, predicción y, dado el caso, incluso control y regulación y control de calidad de tales cabezales de medición múltiple de NIR o de las instalaciones asociadas podría hacerse funcionar de manera especialmente ventajosa por el fabricante de los cabezales de medición múltiple de NIR y podrían ofrecerse como prestación de servicio a los operadores de instalación.

Como alternativa a esto, un fabricante de cabezales de medición múltiple de NIR podría al menos ofrecer un sistema global con capacidad de red y posiblemente basado en IA para el funcionamiento de los cabezales de medición múltiple de NIR de los sistemas de un operador de sistema, cuyo almacenamiento, evaluación, monitorización, predicción y posiblemente incluso control y regulación y control de calidad tales como cabezales de medición múltiple de NIR o los sistemas asociados del operador del sistema.

Por supuesto, los sistemas en red y dado el caso, basados en IA descritos en este caso para almacenamiento, evaluación, monitorización, predicción y, dado el caso, incluso control y regulación y control de calidad de tales cabezales de medición múltiple de NIR o de las instalaciones conectadas a ellos también se pueden combinar con otros sistemas de este tipo o integrarse en ellos que recopilan y evalúan otros parámetros, o integran estos otros sistemas.

Dichos sistemas pueden ser, por ejemplo, sistemas especiales para el procesamiento de la entrada de pedidos, para el procesamiento de pedidos (planificación de la producción) y la entrega de los productos pedidos/fabricados, o los sistemas logísticos de compra de material o entrega de mercancías, o también los sistemas ERP (ERP = "Enterprise Resourcen Planning").

A continuación, la invención se explica más detalladamente en un ejemplo de realización con referencia a las figuras del dibujo. Muestran:

la Figura 1 una representación esquemática de una línea de producción para la fabricación de un tablero de material derivado de la madera; y

la Figura 2 una representación esquemática de una instalación de impregnación.

La línea de producción representada esquemáticamente en la figura 1 comprende cuatro módulos aplicadores dobles 1, 2, 3, 4 para la aplicación simultánea de la respectiva capa de resina sobre la cara superior y la cara inferior de los tableros de material impresos por separado, por ejemplo, de tableros HDF impresos, así como, en cada caso cuatro secadores de convección 1a, 2a, 3a, 4a dispuestos en la dirección de procesamiento por detrás de los módulos aplicadores dobles.

Tras el primer cilindro aplicador 1 está previsto, además, un primer dispositivo de dispersión 10 para la dispersión simultánea del material resistente a la abrasión, como por ejemplo corindón, sobre la primera capa de resina en la cara superior del tablero HDF. El secado de la primera capa de resina tiene lugar, a continuación, en el primer secador de convección 1a. Está previsto un primer cabezal de medición múltiple de NIR después del primer secador de convección 1a.

A continuación, está previsto un segundo mecanismo aplicador doble 2 para aplicar una segunda capa de resina y un segundo secador de convección 2a para secar la segunda capa de resina.

Aguas abajo del tercer mecanismo aplicador doble 3 para la aplicación de la tercera capa de resina puede haber un dispositivo de dispersión 20 adicional para la aplicación de esferas de vidrio sobre la tercera capa de resina seguido de un tercer secador de convección 3a para el secado de la tercera capa de resina. El dispositivo de dispersión 20 para las esferas de vidrio es opcional. Las esferas de vidrio también pueden aplicarse junto con la tercera capa de resina. Está previsto un segundo cabezal de medición múltiple de NIR después del tercer secador de convección 3a.

Después de aplicar la cuarta capa de resina, que en el caso de la cuarta capa de resina en la cara superior puede contener, por ejemplo, fibras de celulosa, en un cuarto mecanismo aplicador doble 4 y secar en un cuarto secador de convección 4a, la estructura de capas se prensa en una prensa de ciclo corto 5. Los tableros prensados se enfrían y almacenan.

En general, es posible que estén previstos cabezales de medición de NIR adicionales en la línea de producción. Por ejemplo, después de aplicar y secar la última capa de resina antes del prensado, puede estar previsto un cabezal de medición de NIR adicional en la línea de producción (no mostrado). También es posible que uno o varios cabezales de medición de NIR estén previstos adicionalmente debajo del tablero de material que pasa por la línea de producción, de modo que se irradie la cara inferior del tablero de material (no mostrado).

Los dos cabezales de medición múltiple de NIR están conectados con un sistema de control con unidad de evaluación y base de datos para el procesamiento y el almacenamiento de los datos de NIR averiguados. En caso de desviaciones de los valores teóricos, las condiciones de producción se ajustan automáticamente por el control o regulación de instalación.

La figura 2 muestra la estructura esquemática de una instalación de impregnación para estratos de papel. Esta comprende al menos una cubeta de impregnación o un baño de inmersión de impregnación 6, un sistema de rasqueta o un par de rodillos exprimidores 7 para eliminar el exceso de resina, un dispositivo para dispersar partículas resistentes a la abrasión 10, un secador de suspensión 8, un sistema de rodillos de refrigeración 9 y un cabezal de medición múltiple de NIR dispuesto aguas abajo del dispositivo de refrigeración en la dirección de procesamiento. En general, también es posible prever cabezales de medición de NIR adicionales en la instalación de impregnación para medir la cara superior y la cara inferior del estrato de papel impregnado (no mostrado).

El cabezal de medición múltiple de NIR está conectado también en este caso con un sistema de control con unidad de evaluación y base de datos para el procesamiento y el almacenamiento de los datos de NIR averiguados. En caso de desviaciones de los valores teóricos, las condiciones de producción se ajustan automáticamente por el control o regulación de instalación.

Ejemplo 1: Determinación de la cantidad de capa de resina aplicada sobre un tablero de material derivado de la madera provisto de una decoración

Creación de una muestra de referencia y calibración:

La calibración del sistema de medición de NIR para la determinación en línea de la cantidad de aplicación se lleva a cabo de la siguiente manera.

Se preparan varias muestras de 50 cm x 50 cm a partir de un tablero de HDF. La cara posterior y los bordes de las muestras se sellan con cinta adhesiva de aluminio para impedir la pérdida de humedad durante el secado. Una muestra se recubre con una solución de resina desde arriba por medio de un rodillo aplicador. La determinación de la cantidad de aplicación tiene lugar pesando las muestras antes y después de recubrirlas. Después, la muestra se seca en un secador de convección a aproximadamente 190 °C durante aproximadamente 15 segundos y a continuación se mide con el espectrómetro de NIR. Las muestras de calibración se miden con el sistema de medición de NIR DA 7400. La medición se inicia manualmente y dura aproximadamente 10 s. A este respecto las placas de referencia se mueven a mano en forma de círculo debajo del cabezal de medición. Al variar la cantidad de aplicación, se alcanza una calibración en un amplio intervalo de la cantidad de aplicación de 30 g/m2 a 145 g/m2. De esta manera, se miden varias muestras de referencia.

Se crea un modelo de calibración a partir de los espectros de referencia, que se utiliza para determinar la cantidad de aplicación de una muestra desconocida. El modelo de calibrado se crea por medio de análisis de datos multivariante. Esto se hace con un software de análisis adecuado, por ejemplo con el software de análisis The Unscrambler de la empresa CAMO mencionado anteriormente.

Para crear el modelo de calibración, se usan datos espectrales del intervalo espectral de NIR de la resina líquida entre 1450 y 1550 nm, que inicialmente se tratan previamente con métodos matemáticos adecuados y a continuación se alimentan al análisis de datos multivariante.

El programa de software usado permite minimizar distintos factores perturbadores en la medición, tal como el acabado de superficie de las muestras, sustancias de relleno de infrarrojos inactivos en el recubrimiento o diferentes colores de las muestras y otros, mediante técnicas especiales de tratamiento previo.

La influencia del color en la medición NIR a la hora de determinar la cantidad de resina líquida en las capas decorativas se puede solucionar adicionalmente formando grupos decorativos que presenten una clasificación cromática similar. Para ello, todas las decoraciones usadas durante la calibración se dividen en tres grupos según su tono de color. El grupo 1 incluye decoraciones claras y el grupo 2 decoraciones medias. En el grupo 3, se reúnen muestras de calibración de las decoraciones oscuras. Al dividir el modelo completo en tres modelos de grupo según el color de las decoraciones producidas, la desviación sistemática (dependiente de la decoración) se reduce a < 5 %, lo que conduce a un aumento en la precisión de la medición en línea. A este respecto no todas las decoraciones producidas en la instalación tienen que recogerse en el modelo de PLS. Para la medición de NIR de la cantidad de aplicación de resina a los tableros de HDF con diferentes decoraciones, es suficiente desarrollar un modelo de regresión de PLS a partir de algunos representantes de cada grupo de decoración, que se puede aplicar a todo el grupo.

Determinación de la cantidad de aplicación de resina líquida sobre una capa decorativa:

La calibración tiene lugar registrando los espectros de NIR de varias muestras de referencia impresas con diferentes decoraciones (platos de pesaje de 50 cm x 50 cm) con una cantidad de resina conocida. A este respecto, las muestras se recubren con una solución de resina por medio de un rodillo aplicador (cantidad de aplicación entre 10 g/m2 y 150 g/m2) desde arriba. A partir de los espectros de calibración obtenidos, se crea un modelo de regresión de PLS para cada grupo de decoración, que luego se usa para la medición en línea en la instalación.

Los modelos para cada grupo de decoración se instalan en el sistema de medición de NIR para la medición en línea de la cantidad de aplicación en el proceso.

Ejemplo 2: Determinación de la humedad de la capa de resina aplicada sobre un tablero de material derivado de la madera

Sobre los tableros de material derivado de la madera se aplican capas de resina de melamina-formaldehído. Estos sirven como muestras de referencia. A continuación, se registran los espectros de NIR en un intervalo de longitud de onda entre 900 y 1700 nm. Para el registro de los espectros de NIR se usa, por ejemplo, un aparato de medición de NIR de la empresa Perten. El cabezal de medición lleva la denominación 7400.

Se crean modelos de calibración adecuados para una evaluación adicional de los espectros de NIR. Se crea un primer modelo de calibración para los espectros de NIR de las muestras de referencia (sin muestra de secado en horno), que se determinó con el uso de regresión de mínimos cuadrados parciales (PLS).

Este modelo se utiliza para determinar la humedad residual en la muestra de secado en horno. Aplicando el primer modelo de calibración, se calcula un contenido de humedad para la muestra de secado en horno, por ejemplo, mediante el programa de análisis SIMCA-P de la empresa Umetrics AB ya mencionado anteriormente. Para este propósito, se utiliza la regresión de mínimos cuadrados parciales (PLS) para crear una función de calibración que describe una dependencia entre el espectro y el contenido de humedad. El programa de análisis calcula un contenido de humedad para el contenido de humedad de la muestra de secado en horno empleando la función de calibración creada.

A continuación, la cantidad del contenido de humedad para la muestra de secado en horno se agrega a todos los valores de humedad usados de las muestras de calibración o muestras de referencia y el contenido de humedad de la muestra de secado en horno se establece en cero. A partir de estos nuevos valores de calibración de humedad y los espectros medidos, se crea un segundo modelo de calibración con la ayuda de la regresión de mínimos cuadrados parciales (PLS), que ahora es adecuado para establecer una relación entre los espectros de NIR medidos de una capa de resina que va a medirse sobre un tablero de soporte y los espectros de NIR de muestras de referencia con contenido de humedad conocido.

Recurriendo al segundo modelo de calibración de PLS de regresión lineal, el espectro de NIR averiguado para una muestra se asigna a continuación a un contenido de humedad determinado.

Ejemplo 3: Determinación del grado de curado de la capa de resina aplicada sobre un tablero de material derivado de la madera

Creación de una muestra de referencia y calibración: La calibración tiene lugar registrando un espectro de NIR de una muestra curada, que a continuación se verifica para el curado mediante una prueba de ácido y se lleva a cabo de la siguiente manera.

Tableros de HDF impresos con decoraciones distintas (207 cm * 280 cm) se recubren en la instalación de recubrimiento por medio de cilindros de aplicación por arriba con resina líquida de melamina-formaldehído (MF) o con un papel superpuesto impregnado con resina de MF y a continuación se prensan en una prensa de ciclo corto a 190210°C y aproximadamente 40 bar durante 8 a 36 segundos. A este respecto, la capa protectora se cura. Al variar el tiempo de prensado y la temperatura de prensado, se obtienen muestras con capas protectoras curadas de manera diferente.

Al calibrar para una medición en línea, los espectros de NIR se registran algunos segundos después del proceso de prensado directamente en la línea de producción. A continuación, se comprueba el curado del tablero mediante una prueba de ácido en los puntos donde se registraron los espectros de NIR. Se forma un valor medio a partir de los resultados de la prueba de ácido para un tablero y se asigna al espectro de este tablero.

De esta manera, se registran varios espectros de referencia de tableros curados de manera diferente con decoraciones de color distintas (para calibrar la medición en línea). La prueba de ácido se lleva a cabo de la siguiente manera. Se añaden tres gotas de HCl 4 M a un tablero enfriado a temperatura ambiente. Después de un tiempo de actuación de 25 minutos, el ácido se enjuaga con agua. Por medio de la valoración visual y háptica de la superficie en el punto de actuación, se hace una declaración sobre la calidad del curado.

Para la calibración, el resultado de la prueba se correlaciona con los datos espectrales. La creación del modelo de calibración tiene lugar por medio de análisis de datos multivariante. Esto sucede con un software de análisis adecuado, por ejemplo, con The Unscrambler de la empresa CAMO. Este programa permite, entre otras cosas, minimizar distintos factores de interferencia en la medición, tal como el acabado de superficie de las muestras, sustancias de relleno de infrarrojos inactivos en el recubrimiento o diferentes colores de las muestras y otros, mediante técnicas especiales de tratamiento previo. Como ya se describió anteriormente, la influencia del color en la medición de NIR se puede resolver adicionalmente formando grupos decorativos que presentan una clasificación de color similar.

Se crea un modelo de calibración a partir de los espectros de referencia, que se puede utilizar para averiguar (predecir) el curado de una muestra desconocida.

Con la medición de NIR en línea, se predice directamente el resultado de la prueba de ácido o la calidad del curado.

Medición en línea del grado de curado de un recubrimiento de resina:

En la determinación en línea del curado en línea tiene lugar la medición de NIR o el registro de los espectros de NIR directamente en la instalación de producción, inmediatamente después de que se haya curado el recubrimiento de resina. Después de crear un modelo de calibración, este se instala en el aparato de medición. Al pasar las muestras por debajo del cabezal de medición, se registran varios espectros de NIR del recubrimiento. Con el modelo de calibración, se calcula un curado medio (prueba de ácido) del recubrimiento a partir de los espectros registrados. De esta forma, se comprueba la calidad del curado de cada tablero durante la producción.

Ejemplo 4 : Determinación del grado de reticulación de impregnaciones

Creación de una muestra de referencia y calibración:

En el caso de papeles impregnados, para calibrar la medición de NIR, las impregnaciones se miden inicialmente en distintos estados de secado con el cabezal de medición de NIR. Para ello, las impregnaciones se retiran de un canal de impregnación y se producen a diferentes velocidades. A este respecto, las velocidades del canal de impregnación se varían hacia arriba y hacia abajo alrededor del punto óptimo en sí conocido. Luego, las muestras se miden con el cabezal de medición de NIR y luego se determina el valor de VC en el horno.

El estado final curado (estado C) se alcanza después de cinco minutos de secado. Después del secado en el horno, las muestras se miden por segunda vez con ayuda del cabezal de medición de NIR. Esta medición proporciona el punto final del secado.

Después de la corrección del desplazamiento de línea base, los espectros muestran modificación en la intensidad de absorción de las bandas de NIR en aproximadamente 1450 nm (agua) y aproximadamente 1490 nm (grupos N-H).

Entonces se puede crear una correlación entre los valores de VC y los espectros de NIR. La creación del modelo de calibración, que describe la relación entre los espectros de NIR y los valores de VC asociados, tiene lugar con el procedimiento de regresión multivariante (por ejemplo., con procedimientos de regresión MLR, PCR o PLS, etc.). La evaluación se lleva a cabo a lo largo de todo el espectro. Cuanto más tiempo se seca la muestra en el horno, mayor es el grado de reticulación. También es posible a este respecto medir muestras que tienen un valor de VC más alto de lo que normalmente se desea. Con la prueba de estas muestras a las que se ha extraído la humedad, también se puede conseguir un control mejorado del canal de impregnación (canal de secado). Las muestras a las que se ha extraído la humedad tienen un contenido de grupos metilol por encima del punto óptimo, las secadas en exceso tienen un contenido de grupos metilol por debajo del punto óptimo. Por lo tanto, al registrar los espectros de NIR en combinación con una visualización, es posible controlar el canal tomando por medio del contenido del grupo metilol. Con estos datos, después de la calibración de los diversos sistemas de resina y papel, se puede hacer una predicción básica sobre el estado de curado.

Las pruebas sobre el estado de curado se pueden realizar directamente a la salida de una instalación de impregnación.

El cabezal de medición de NIR proporciona varios cientos de valores de medición por minuto, lo que permite una monitorización continua del proceso. Se puede utilizar un aparato de medición móvil para las pruebas de calidad en el almacén.

La medición de NIR de la reticulación se puede realizar directamente en la línea de producción (medición en línea) con un aparato móvil (por ejemplo, con el aparato ya mencionado anteriormente DA 7400 de la empresa Perten) o en el laboratorio (medición fuera de línea) con un aparato estacionario (por ejemplo, con el aparato DA 7250 de la empresa Perten).

Medición del grado de reticulación:

En un canal de impregnación se impregna una lámina de revestimiento (peso del papel: 25 g/m2) con una mezcla de resina de melamina y corindón. La cantidad de aplicación total es de aproximadamente 75 g/m2, de los cuales aproximadamente 55 g son resina de melamina. El canal de impregnación se recorre a diferentes velocidades. En un ensayo de este tipo, se toman muestras de las variantes de velocidad individuales y se miden con ayuda del cabezal de medición de NIR. A continuación, se examinaron por su valor de VC. A este respecto se encontraron valores de VC del 3,0 al 8 %. Después del secado, todas las muestras se midieron por segunda vez con el cabezal de medición de NIR.

A continuación, se creó una correlación a partir de los espectros y los valores de VC, que permitió una predicción del valor de VC en otros patrones de lámina de revestimiento.

Naturalmente, este procedimiento también se puede utilizar en sistemas en los que las resinas curadas previamente se aplican directamente a tableros de material derivado de la madera impresos o sin imprimir. Con estos tableros surgen los mismos problemas que con los papeles impregnados. También es importante en este caso conocer el estado de curado de la resina sintética en el tablero. Esto se cumple tanto para una línea de producción interconectada en la que, después de la aplicación de resina y el secado, el procesamiento adicional tiene lugar directamente en una prensa de ciclo corto (KT) o de funcionamiento continuo (prensa continua), como en una línea de producción no interconectada, en la que después de la aplicación de resina y el secado tiene lugar inicialmente un almacenamiento intermedio antes de que el producto intermedio se procesa adicionalmente en un momento posterior. En el caso descrito, la determinación del estado de reticulación es tanto más importante cuanto que, a diferencia de los papeles impregnados, apenas es posible determinar la calidad de los parámetros que se van a determinar habitualmente. Con una medición llevada a cabo directamente en la línea de producción, los parámetros de producción se pueden ajustar inmediatamente si hay desviaciones del estado teórico. A este respecto, puede tratarse, por ejemplo, del avance y la configuración del secador (temperatura del aire, velocidad del aire y guía de aire). En última instancia, existe la posibilidad de controlar el secador a través del estado de curado de la resina sintética.

Ejemplo 5 : Determinación de la resistencia a la abrasión

Creación de una muestra de referencia y calibración:

a) La calibración en el caso de una capa de desgaste ya curada se lleva a cabo registrando un espectro de NIR de un tablero de soporte provisto de una capa de desgaste ya curada como muestra de referencia en analogía con el modo de proceder descrito en b) directamente a continuación.

b) La calibración en el caso de una capa de desgaste que aún no se ha curado se lleva a cabo registrando un espectro de NIR de un tablero de soporte provisto de una capa de desgaste, pero aún no prensado como muestra de referencia, cuya resistencia a la abrasión se prueba después del proceso de prensado.

Para ello, un tablero de HDF impreso se recubre uniformemente desde arriba con resina líquida de melaminaformaldehído con partículas de vidrio y corindón por medio de un rodillo aplicador en una instalación de recubrimiento que usa varias máquinas de aplicación de rodillos con secado intermedio. La cantidad de partículas sólidas en el recubrimiento total varía según la clase de abrasión producida y está entre 10 y 50 g/m2. Las partículas sólidas utilizadas presentan un diámetro entre 10 y 100 pm.

Antes del proceso de prensado en la prensa KT, se registra un espectro de NIR del tablero de soporte recubierto en una sección predeterminada del tablero de soporte.

Después, la placa se prensa en una prensa de ciclo corto a 200 °C y 40 bar durante aproximadamente 8 segundos. A este respecto, la capa protectora está completamente curada. Después de que el tablero se haya enfriado, se toman varias (en particular cuatro) muestras (P1-P4) de 10 cm x 10 cm para probar la resistencia a la abrasión. La toma de muestras para la prueba de resistencia a la abrasión tiene lugar en la zona del tablero en la que se registró el espectro de NIR.

Los valores de abrasión se determinan de acuerdo con el procedimiento según la norma DIN EN 15468:2006 (suelos laminados recubiertos directamente sin superposición) con referencia a la norma DIN EN 13329:2017 y se forma un valor medio a partir de los valores de abrasión y se asigna al espectro de NIR medido. De esta forma, se registran varios espectros de referencia de tableros recubiertos con diferentes decoraciones de color. Se crea un modelo de calibración a partir de los espectros de referencia, que se puede utilizar para averiguar o predecir la resistencia a la abrasión de una muestra desconocida. La creación del modelo de calibración tiene lugar por medio de análisis de datos multivariante. Esto se hace con un software de análisis adecuado, por ejemplo con el software de análisis The Unscrambler de la empresa CAMO mencionado anteriormente.

En el presente caso, el espectro de NIR se registró en un intervalo de longitud de onda entre 900 y 1700 nm. El aparato de medición de NIR de la empresa Perten mencionado anteriormente cuyo cabezal de medición lleva la designación DA7400 se utilizó para registrar los espectros de NIR.

Medición en línea de un recubrimiento de resina con partículas de desgaste:

La medición tiene lugar mediante el registro de espectros de NIR de una capa de resina sintética (resina de melamina) que se ha secado previamente pero aún no se ha reticulado posteriormente en una prensa de ciclo corto sobre un tablero de soporte (por ejemplo, un tablero HDF), cuyo comportamiento se prueba frente a la carga de abrasión tras el proceso de prensado. Mediante la medición de una pluralidad de muestras tanto espectroscópicamente como de acuerdo con la norma para determinar la resistencia a la abrasión, se determinó previamente una dependencia a través de un modelo de calibración.

Se miden los espectros de NIR de tres muestras con la misma cantidad de aplicación de resina, pero sin corindón como partículas de desgaste o con diferentes cantidades de corindón. Estos muestran resultados diferentes al probar el comportamiento frente a la carga de abrasión. Las muestras se sometieron a prueba de acuerdo con las normas DIN15468 y DIN EN 13329: 2017 - Suelos laminados - elementos con una capa de cubrición a base de resinas aminoplásticas, termoendurecibles, Anexo E. A este respecto determinó una clase de desgaste inferior a AC2 para la muestra 1 (capa de resina de 120 pm sin corindón, curva discontinua superior en la norma DIN) al probar el comportamiento frente a la carga de abrasión, para la muestra 2 (capa de resina de 120 pm con 20 g de corindón/m2, curva continua inferior en la norma DIN) una clase de desgaste AC 2, y para la muestra 3 (capa de resina de 120 pm con 40 g de corindón/m2, curva central de puntos y rayas en la norma DIN) se determina una clase de desgaste AC 3. En consecuencia, a este respecto las muestras 2 y 3 difieren en la cantidad de partículas inhibidoras del desgaste.

En los espectros de NIR averiguados, la información química de la absorción se superpone a la dispersión de la luz NIR que se produce en las partículas sólidas. Además del ligero desplazamiento de la línea de base, pueden observarse ligeros cambios en la forma de los espectros, que se pueden atribuir a la dispersión en las partículas sólidas. Con un mayor contenido de sólidos, aumenta la dispersión, en particular en longitudes de onda más cortas.

Al crear un modelo de regresión, la dispersión de la radiación NIR sobre las partículas sólidas se utiliza adicionalmente a la información química de la absorción para determinar el comportamiento frente a la carga de abrasión. En consecuencia, en la creación del modelo de regresión, los datos espectroscópicos se relacionan con los valores obtenidos en la prueba del comportamiento frente a la carga de abrasión.

Dado que la dispersión de la luz NIR sobre las partículas sólidas contribuye esencialmente a determinar el comportamiento frente a la carga por abrasión, además de los principales factores que explican la varianza química de las muestras, también se tienen en cuenta otros factores principales que, entre otras cosas, describen la morfología del recubrimiento.

Los principales factores son a este respecto los picos en el espectro, la dispersión y el desplazamiento de línea de base.

Ejemplo 6 :

En un canal de impregnación, se impregna una superposición de 30 g/m2 en una primera etapa en una cubeta de impregnación con una resina de melamina (contenido en sólidos: 55 % en peso). El ancho de trabajo del secador es de 2070 mm y el avance de aproximadamente 50 m/min. La resina de melamina contiene las sustancias auxiliares habituales tal como endurecedor, humectante, agente de separación, etc. Detrás de la cubeta de impregnación se encuentra un tramo de aireación y un sistema de rasqueta o un par de rodillos exprimidores, con los que se elimina el exceso de resina. La aplicación de resina deseada se sitúa en aproximadamente el 300 %. Delante de un secador de suspensión hay un esparcidor con el que se esparce aproximadamente 20 g de corindón/m2 en la resina de melamina aún húmeda. El corindón tiene el tamaño de grano F220 según la norma FEPA. A continuación, la banda de material se seca en el secador de suspensión hasta un contenido de humedad residual de aproximadamente el 6 %. Detrás del secador de suspensión se encuentra un sistema de rodillos de enfriamiento con el que la impregnación se enfría a temperatura ambiente. Detrás de los rodillos de refrigeración se encuentra un cabezal de medición múltiple de NIR, que se mueve transversalmente a través de la banda de material y con el que se monitorizan la aplicación de resina, la reticulación, la humedad y la cantidad de corindón aplicada. En el caso de desviaciones de las especificaciones teóricas, la rasqueta/los rodillos exprimidores, la cantidad esparcida y/o el control de temperatura en el secador se modifican mediante un control o regulación automáticos.

Ejemplo 7:

En una instalación de recubrimiento, se proporciona a los tableros HDF impresos (formato: 2800 * 2070 * 7 mm) inicialmente una capa de resina de melamina. La resina de melamina se aplica a través de una unidad de aplicación de rodillos a la impresión que previamente se ha cubierto con una raya de melamina secada previamente de aproximadamente 20 g de resina de melamina sólida/m2 La cantidad de aplicación es de aproximadamente 100 g de resina de melamina líquida/m2 El contenido en sólidos de la resina se sitúa en el 55 % en peso y la resina contiene las sustancias auxiliares habituales (endurecedores, humectantes, antiespumantes, etc.). Aproximadamente 30 g de corindón/m2 se esparcen con la ayuda de una unidad de esparcimiento en la resina de melamina. El corindón tiene el tamaño de grano F 220 según la norma FEPA mencionada anteriormente. Mediante un sistema de transporte se transportan los tableros a través de un secador de NIR y se secan. Detrás del secador se encuentra un primer cabezal de medición múltiple de NIR que está montado sobre un travesaño y que determina la cantidad de aplicación de resina, la cantidad de corindón aplicada y la humedad del tablero. Si hay desviaciones de los valores teóricos, el cabezal de medición múltiple de NlR, que está conectado al control o regulación de la instalación, ajusta los parámetros de instalación (aplicación de resina, cantidad esparcida y temperatura del secador). Aproximadamente 30 g de resina de melamina líquida/m2 en cada caso (contenido en sólidos: aproximadamente 55% en peso con las sustancias auxiliares habituales) con secado intermedio subsiguiente (secado por aire de circulación o iR). Después, en otro aplicador de rodillo, se aplican aproximadamente 60 g de resina de melamina líquida/m2 (contenido en sólidos: aproximadamente el 55 % en peso con las sustancias auxiliares habituales). Después, con un esparcidor, se esparcen aproximadamente 20 g de esferas de vidrio/m2 (de la empresa Potters, tipo de esfera de vidrio 065 - 90). La resina se seca en un secador de NIR. Luego, la cantidad de aplicación de la resina y de las esferas de vidrio, así como la humedad y el grado de reticulación de la resina se controlan con un cabezal de medición múltiple de NIR adicional. En caso de desviaciones de los valores teóricos, tiene lugar un ajuste automático mediante el control o regulación de instalación que está conectado al otro cabezal de medición múltiple de NIR. En un último mecanismo aplicador, se aplican de nuevo aproximadamente 30 g de resina de melamina líquida/m2 (contenido en sólidos: aproximadamente el 55% en peso con las sustancias auxiliares habituales). Esta resina se seca en un secador de IR. Después, el tablero se prensa con un papel de contratracción impregnado en una prensa de ciclo corto.

Claims

REIVINDICACIONES

1. Uso de parámetros, en particular de al menos dos, tres o cuatro parámetros determinados simultáneamente, determinados en una línea de producción para el recubrimiento de al menos un material de soporte con al menos una capa de resina, para el control de la al menos una línea de producción,

en donde la línea de producción comprende:

- al menos un cabezal de medición múltiple de NIR para registrar al menos un espectro de NIR de la capa de resina aplicada sobre el material de soporte en un intervalo de longitud de onda entre 500 nm y 2500 nm, preferiblemente entre 700 nm y 2000 nm, en particular preferiblemente entre 900 nm y 1700 nm y de manera especialmente ventajosa entre 1450 nm y 1550 nm; y

- al menos un sistema de control que comprende al menos una unidad de evaluación asistida por ordenador y una base de datos,

- en donde el al menos un cabezal de medición múltiple de NIR está conectado en cada caso con el al menos un sistema de control con unidad de evaluación y base de datos para el procesamiento y el almacenamiento de los datos de NIR registrados,

- en donde la unidad de evaluación está configurada para determinar varios parámetros deseados simultáneamente mediante una comparación automatizada del único espectro de NIR registrado para la capa de resina aplicada sobre el material de soporte con un modelo de calibración creado para los parámetros respectivos,

- en donde la base de datos está configurada para almacenar los datos de parámetros así determinados en la base de datos, en donde el modelo de calibración se determina por medio de muestras de referencia tal como sigue:

- registro de al menos un espectro de NIR de varias muestras de referencia con valores diferentes en cada caso de los parámetros deseados con el uso de al menos un cabezal de medición múltiple de NIR en un intervalo de longitud de onda entre 500 nm y 2500 nm, preferiblemente entre 700 nm y 2000 nm, en particular preferiblemente entre 900 nm y 1700 nm y de manera especialmente ventajosa entre 1450 nm y 1550 nm; - determinación de los parámetros deseados de las muestras de referencia medidas por medio de métodos no espectroscópicos;

- asignación de los parámetros determinados a los espectros de NIR registrados en cada caso de las muestras de referencia medidas,

- creación del modelo de calibración para la relación entre los datos espectrales de los espectros de NIR y los valores de parámetros asociados por medio de un análisis de datos multivariante;

en donde los parámetros determinados se alimentan a un sistema de evaluación basado en IA "de aprendizaje automático"(machine learning)para la optimización adicional del control de la al menos una línea de producción y/o para la predicción del funcionamiento de la al menos una línea de producción y/o para la optimización del proceso de puesta en marcha de la al menos una línea de producción.

2. Uso según la reivindicación 1, caracterizado por que se utilizan los parámetros determinados para la optimización del proceso de puesta en marcha de la línea de producción.

3. Uso según una de las reivindicaciones anteriores, caracterizado por que para la optimización del proceso de puesta en marcha de la línea de producción mediante comparación de los parámetros recién medidos con los conjuntos de datos ya existentes de los parámetros deseados y la evaluación de las diferencias resultantes se ajusta y optimiza la línea de producción más rápidamente para la producción.

4. Uso según una de las reivindicaciones anteriores, caracterizado por que la reducción temporal de la puesta en marcha de la línea de producción se mejora adicionalmente mediante la utilización de sistemas basados en IA.

5. Uso según una de las reivindicaciones anteriores, caracterizado por que el proceso de puesta en marcha de la línea de producción tiene lugar después de una reparación o después de un mantenimiento regular o después de una toma de muestras, durante el cual la instalación tiene que detenerse.

6. Uso según una de las reivindicaciones anteriores, caracterizado por que el proceso de puesta en marcha de la línea de producción tiene lugar durante la fabricación de una serie de lotes más pequeños de determinados tipos de producto (diferentes).

7. Uso según una de las reivindicaciones anteriores, caracterizado por que los parámetros determinados se alimentan a un sistema de evaluación "de aprendizaje automático"(machine learning)basado en IA también para la planificación predictiva de trabajos de mantenimiento o reparaciones de la línea de producción.

8. Uso según una de las reivindicaciones anteriores, caracterizado por que los parámetros se seleccionan de un grupo que comprende la cantidad de la capa de resina aplicada, el grado de curado y grado de reticulación de la capa de resina aplicada, el contenido de humedad de la capa de resina aplicada, la resistencia a la abrasión y la cantidad de partículas resistentes a la abrasión esparcidas sobre la capa de resina.

9. Uso según una de las reivindicaciones anteriores, caracterizado por que para la creación del modelo de calibración se usan datos espectrales de todo el intervalo espectral registrado del espectro de NIR.

10. Uso según una de las reivindicaciones anteriores, caracterizado por que para la creación del modelo de calibración se usan datos espectrales del intervalo espectral de NIR entre 1450 nm y 1550 nm que se tratan previamente por medio de métodos matemáticos adecuados y a continuación se alimentan al análisis de datos multivariante.

11. Uso según una de las reivindicaciones anteriores, caracterizado por que la capa de resina se compone de una resina que contiene formaldehído, preferiblemente una resina de melamina-formaldehído, una resina de ureaformaldehído o mezcla de las dos.

12. Uso según una de las reivindicaciones anteriores, caracterizado por que el al menos un material de soporte es un estrato de papel, preferiblemente un estrato de papel decorativo o un estrato de papel superpuesto impregnado, o un tablero de material derivado de la madera, preferiblemente un tablero de fibras de densidad media (MDF), tablero de fibras de alta densidad (HDF) o tablero de virutas orientadas (OSB), un tablero contrachapeado o un tablero compuesto de madera-plástico (WPC) o tablero compuesto de piedra-plástico (SPC).

13. Uso según una de las reivindicaciones anteriores, caracterizado por que la línea de producción es una instalación de impregnación o una línea de producción para la fabricación de tableros de material.