Ziel der Entwicklung
Im Forschungsvorhaben wurde das Extrusionsverhalten von Faserstoff/Quellmedien-Gemischen in Abhängigkeit der Schneckengeometrie modelliert. Mithilfe von künstlichen neuronalen Netzwerken (KNN) wurden extruder- und faserspezifische Prozessparameter ermittelt, die sich den Grenzszenarien des distributiven (faserschonenden) und dispersen (faserabbauenden) Extrudierens annähern. Ziel war es, die erreichbare Fasermorphologie in beide Richtungen zu erweitern, um sowohl stark fibrillierte Produkte als auch schonend modifizierte Fasern zu ermöglichen. Dabei wurden alle relevanten Inputgrößen, die durch einen Digitalen Zwilling erfasst wurden, berücksichtigt.
Vorteile und Lösungen
Mithilfe der ermittelten Berechnungsmodelle ist es gelungen, die derzeitigen iterativen Ansätze zur Schneckenoptimierung durch einen Modellansatz abzulösen. Durch die akkurate Bestimmung des spezifischen Energieeintrages sind Aussagen bezüglich der zu erwartenden Energiekosten möglich. Ferner können mit Kenntnis materialspezifischer Inputgrößen (mittlerer Faserlänge, Faserdurchmesser und durchschnittlichem Polymerisationsgrad) die Auswirkungen der Extrusion auf den Faserstoffabbau genau vorhergesagt werden. Die Berechnung des Wasserrückhaltevermögens ermöglicht zusätzlich die Prognose der Faser-Wasser-Interaktion, zum Beispiel in der Papierherstellung (Entwässerungsverhalten), und bietet indirekte Informationen über die Fibrillierung und das Filmbildungsverhalten.
Zielgruppe und Zielmarkt
Die entwickelten Modelle kommen insbesondere kmU zu Gute, die Spezialanwendungen im Bereich der Papiererzeuger und/oder Compoundierer besetzen und Doppelschneckenextruder nutzen.