基于人工智能的制浆工艺在线优化

25/27基于人工智能的制浆工艺在线优化第一部分制浆工艺在线优化的挑战和机遇 2第二部分基于人工智能的制浆工艺在线优化方法综述 3第三部分机器学习在制浆工艺在线优化中的应用 5第四部分深度学习在制浆工艺在线优化中的应用 7第五部分人工智能在制浆工艺在线优化中的应用案例 10第六部分基于人工智能的制浆工艺在线优化框架 12第七部分基于人工智能的制浆工艺在线优化算法 14第八部分基于人工智能的制浆工艺在线优化系统 16第九部分基于人工智能的制浆工艺在线优化效果评价 17第十部分基于人工智能的制浆工艺在线优化应用前景 25

第一部分制浆工艺在线优化的挑战和机遇基于人工智能的制浆工艺在线优化：挑战和机遇

#一、制浆工艺在线优化的挑战

1.数据冗余和低质量：制浆工艺在线监测系统会产生大量数据，其中可能存在大量冗余和低质量数据，给数据的处理和分析带来困难。

2.数据融合和处理复杂：制浆工艺在线优化需要融合来自多个传感器和监测点的数据，对这些数据进行实时处理和分析，以便及时做出优化决策。这一过程涉及数据清洗、预处理、特征工程等复杂步骤。

3.制浆工艺的多变性和复杂性：制浆工艺是一个高度动态且复杂的非线性过程，受多种因素影响，如原料质量、反应条件、设备状态等。因此，在线优化模型需要具有较强的鲁棒性和适应性，以应对工艺过程中的各种变化。

4.实时计算和优化需求：制浆工艺在线优化需要在短时间内完成数据处理、模型计算和优化决策，以确保优化效果。这给实时计算和优化算法提出了较高的要求。

5.模型的泛化性和可解释性：在线优化模型在部署前需要经过训练，以保证模型的泛化性和鲁棒性。此外，模型的可解释性对于用户理解和信任模型的优化决策非常重要。

#二、制浆工艺在线优化的机遇

1.数据驱动和实时优化：人工智能的应用使制浆工艺的在线优化成为可能。在线优化可以实时监测和分析制浆工艺数据，并根据优化目标调整工艺参数，以提高产品质量和生产效率。

2.精度和效率提升：人工智能技术可以帮助优化模型学习复杂的非线性关系，并提高优化精度的同时提高优化过程的效率。

3.鲁棒性和适应性：人工智能技术可以提高在线优化模型的鲁棒性和适应性，使其能够应对工艺过程中的各种变化，从而提高优化的可靠性。

4.预测性维护和故障诊断：人工智能技术可以实现制浆工艺设备的预测性维护和故障诊断。通过对历史数据和实时数据的分析，人工智能技术可以识别潜在的故障模式，并及时发出预警，以防止设备故障的发生。

5.可解释性和安全性：人工智能技术可以提供模型的可解释性，使操作人员能够理解模型的优化决策，提高对模型的信任度。此外，人工智能技术可以提高在线优化系统的安全性，防止未经授权的访问和操作。第二部分基于人工智能的制浆工艺在线优化方法综述基于人工智能的制浆工艺在线优化方法综述

1.人工智能在制浆工艺在线优化中的应用

人工智能技术已经成为制浆工艺领域研究的前沿和热点，在制浆工艺的在线优化中发挥着越来越重要的作用。人工智能技术在制浆工艺在线优化中的应用主要包括以下几个方面：

2.基于人工智能的制浆工艺在线优化方法

目前，基于人工智能的制浆工艺在线优化方法主要包括以下几种：

2.1基于专家系统的在线优化方法

基于专家系统的在线优化方法是将人类专家的知识和经验转化为计算机程序，从而实现制浆工艺的优化。这种方法的优点是能够快速地解决问题，并且具有很强的适应性。但是，这种方法也存在一些缺点，例如知识库的建立和维护比较困难，并且专家系统的解释能力较差。

2.2基于模糊逻辑的在线优化方法

基于模糊逻辑的在线优化方法是利用模糊逻辑来处理制浆工艺中的不确定性和模糊性。这种方法的优点是能够很好地处理不确定性和模糊性，并且具有较强的鲁棒性。但是，这种方法也存在一些缺点，例如难以建立精确的模糊规则，并且模糊逻辑的解释能力较差。

2.3基于神经网络的在线优化方法

基于神经网络的在线优化方法是利用神经网络来学习和优化制浆工艺。这种方法的优点是能够很好地处理复杂和非线性的系统，并且具有很强的自适应性。但是，这种方法也存在一些缺点，例如神经网络的训练过程比较复杂，并且神经网络的解释能力较差。

2.4基于遗传算法的在线优化方法

基于遗传算法的在线优化方法是利用遗传算法来搜索制浆工艺的最佳参数。这种方法的优点是能够快速地找到最优解，并且具有很强的鲁棒性。但是，这种方法也存在一些缺点，例如遗传算法的收敛速度比较慢，并且容易陷入局部最优。

总结

近年来，人工智能技术在制浆工艺在线优化中的应用取得了很大的进展，并且已经成为制浆工艺领域研究的前沿和热点。基于人工智能的制浆工艺在线优化方法主要包括基于专家系统的在线优化方法、基于模糊逻辑的在线优化方法、基于神经网络的在线优化方法和基于遗传算法的在线优化方法等。这些方法各有优缺点，在实际应用中可以根据具体情况选择最合适的方法。未来，随着人工智能技术的发展，基于人工智能的制浆工艺在线优化方法将会得到进一步的研究和发展，并且在制浆工艺领域发挥越来越重要的作用。第三部分机器学习在制浆工艺在线优化中的应用#基于人工智能的制浆工艺在线优化

机器学习在制浆工艺在线优化中的应用

机器学习是一种人工智能技术，它可以使计算机在不显式编程的情况下学习和改进。机器学习在制浆工艺在线优化中的应用主要有以下几个方面：

#1.预测性维护

机器学习可以用于预测设备故障。通过收集设备运行数据并使用机器学习算法进行分析，可以识别出设备故障的早期迹象。这样就可以在故障发生之前采取措施进行预防，从而避免生产的中断和经济损失。

#2.质量控制

机器学习可以用于控制产品质量。通过收集产品质量数据并使用机器学习算法进行分析，可以识别出影响产品质量的关键因素。这样就可以调整工艺参数，以确保产品质量符合要求。

#3.能源优化

机器学习可以用于优化能源消耗。通过收集能源消耗数据并使用机器学习算法进行分析，可以识别出能源浪费的主要原因。这样就可以采取措施减少能源浪费，从而降低生产成本。

#4.产量优化

机器学习可以用于优化产量。通过收集产量数据并使用机器学习算法进行分析，可以识别出影响产量的关键因素。这样就可以调整工艺参数，以提高产量。

机器学习在制浆工艺在线优化中的应用还有很多其他方面。随着机器学习技术的不断发展，其在制浆工艺在线优化中的应用将变得更加广泛和深入。

#5.案例分析

5.1预测性维护

在一家制浆厂，使用机器学习技术对设备故障进行预测。通过收集设备运行数据并使用机器学习算法进行分析，识别出了设备故障的早期迹象。这样就可以在故障发生之前采取措施进行预防，避免了生产的中断和经济损失。

5.2质量控制

在另一家制浆厂，使用机器学习技术对产品质量进行控制。通过收集产品质量数据并使用机器学习算法进行分析，识别出了影响产品质量的关键因素。这样就可以调整工艺参数，以确保产品质量符合要求。

5.3能源优化

在第三家制浆厂，使用机器学习技术对能源消耗进行优化。通过收集能源消耗数据并使用机器学习算法进行分析，识别出了能源浪费的主要原因。这样就可以采取措施减少能源浪费，从而降低了生产成本。

5.4产量优化

在第四家制浆厂，使用机器学习技术对产量进行优化。通过收集产量数据并使用机器学习算法进行分析，识别出了影响产量的关键因素。这样就可以调整工艺参数，以提高产量。

6.机器学习在制浆工艺在线优化中的应用前景

机器学习在制浆工艺在线优化中的应用前景十分广阔。随着机器学习技术的不断发展，其在制浆工艺在线优化中的应用将变得更加广泛和深入。机器学习将成为制浆工艺在线优化不可或缺的技术。第四部分深度学习在制浆工艺在线优化中的应用深度学习在制浆工艺在线优化中的应用

深度学习是一种机器学习方法，它可以从数据中自动学习特征，并建立模型来预测或分类。深度学习模型通常由多个隐藏层组成，每层都有许多神经元。神经元之间通过权重连接，权重决定了神经元的输出。深度学习模型可以通过反向传播算法来训练，反向传播算法可以调整权重，以使模型的输出与训练数据更接近。

深度学习已被成功应用于许多领域，包括图像识别、自然语言处理和语音识别。在制浆工艺在线优化中，深度学习也被证明是一种有效的工具。深度学习模型可以从制浆工艺的历史数据中学习，并建立模型来预测制浆工艺的输出。这些模型可以用于优化制浆工艺的运行条件，以提高制浆工艺的效率和质量。

#深度学习在制浆工艺在线优化中的应用实例

1.蒸煮过程优化

蒸煮过程是制浆工艺中的一个关键步骤，它对纸浆的质量和产量都有很大的影响。深度学习模型可以从蒸煮过程的历史数据中学习，并建立模型来预测蒸煮过程的输出。这些模型可以用于优化蒸煮过程的运行条件，以提高蒸煮过程的效率和质量。

例如，在一家纸浆厂，深度学习模型被用于优化蒸煮过程的温度和压力。深度学习模型从蒸煮过程的历史数据中学习，并建立了模型来预测蒸煮过程的产出。然后，深度学习模型被用于优化蒸煮过程的温度和压力，以提高蒸煮过程的效率和质量。该优化项目取得了成功，纸浆厂的产量提高了5%，纸浆的质量也得到了提高。

2.漂白过程优化

漂白过程是制浆工艺中的另一个关键步骤，它对纸浆的质量和产量都有很大的影响。深度学习模型可以从漂白过程的历史数据中学习，并建立模型来预测漂白过程的输出。这些模型可以用于优化漂白过程的运行条件，以提高漂白过程的效率和质量。

例如，在一家纸浆厂，深度学习模型被用于优化漂白过程的化学品用量。深度学习模型从漂白过程的历史数据中学习，并建立了模型来预测漂白过程的产出。然后，深度学习模型被用于优化漂白过程的化学品用量，以提高漂白过程的效率和质量。该优化项目取得了成功，纸浆厂的产量提高了3%，纸浆的质量也得到了提高。

3.造纸过程优化

造纸过程是制浆工艺中的最后一个步骤，它对纸张的质量和产量都有很大的影响。深度学习模型可以从造纸过程的历史数据中学习，并建立模型来预测造纸过程的输出。这些模型可以用于优化造纸过程的运行条件，以提高造纸过程的效率和质量。

例如，在一家造纸厂，深度学习模型被用于优化造纸过程的纸张厚度。深度学习模型从造纸过程的历史数据中学习，并建立了模型来预测造纸过程的产出。然后，深度学习模型被用于优化造纸过程的纸张厚度，以提高造纸过程的效率和质量。该优化项目取得了成功，造纸厂的产量提高了2%，纸张的质量也得到了提高。

#深度学习在制浆工艺在线优化中的优势

深度学习在制浆工艺在线优化中具有许多优势，包括：

*数据驱动：深度学习模型可以从数据中自动学习特征，并建立模型来预测或分类。这使得深度学习模型非常适合于制浆工艺在线优化，因为制浆工艺在线优化是一个数据驱动的过程。

*鲁棒性：深度学习模型对数据噪声和异常值具有鲁棒性。这使得深度学习模型非常适合于制浆工艺在线优化，因为制浆工艺在线优化过程中经常会遇到数据噪声和异常值。

*可解释性：深度学习模型的可解释性已经得到了很大的提高。这使得深度学习模型更容易被制浆工艺工程师理解和信任。

#结论

深度学习是一种强大的工具，它可以用于优化制浆工艺的运行条件，以提高制浆工艺的效率和质量。深度学习在制浆工艺在线优化中具有许多优势，包括数据驱动、鲁棒性和可解释性。随着深度学习技术的发展，深度学习在制浆工艺在线优化中的应用将会越来越广泛。第五部分人工智能在制浆工艺在线优化中的应用案例基于人工智能的制浆工艺在线优化中的应用案例

#应用案例一：某造纸厂浆料质量在线优化

某造纸厂采用人工智能技术对浆料质量进行在线优化。该厂的浆料主要用于生产新闻纸，对浆料质量要求较高。传统的人工优化方法效率低，难以满足生产需求。该厂采用人工智能技术后，通过对浆料质量数据进行分析，建立了浆料质量在线优化模型。该模型可以根据浆料质量的实时数据，自动调整浆料生产工艺参数，从而保证浆料质量的稳定性。

#应用案例二：某造纸厂纸机运行在线优化

某造纸厂采用人工智能技术对纸机运行进行在线优化。该厂的纸机主要用于生产新闻纸，纸机运行效率直接影响生产成本。传统的人工优化方法效率低，难以满足生产需求。该厂采用人工智能技术后，通过对纸机运行数据进行分析，建立了纸机运行在线优化模型。该模型可以根据纸机运行的实时数据，自动调整纸机运行参数，从而提高纸机运行效率。

#应用案例三：某造纸厂能源消耗在线优化

某造纸厂采用人工智能技术对能源消耗进行在线优化。该厂的能源消耗主要包括电能、蒸汽和水等。传统的人工优化方法效率低，难以满足生产需求。该厂采用人工智能技术后，通过对能源消耗数据进行分析，建立了能源消耗在线优化模型。该模型可以根据能源消耗的实时数据，自动调整能源消耗参数，从而降低能源消耗。

#应用案例四：某造纸厂生产成本在线优化

某造纸厂采用人工智能技术对生产成本进行在线优化。该厂的生产成本主要包括原料成本、人工成本、能源成本和管理成本等。传统的人工优化方法效率低，难以满足生产需求。该厂采用人工智能技术后，通过对生产成本数据进行分析，建立了生产成本在线优化模型。该模型可以根据生产成本的实时数据，自动调整生产成本参数，从而降低生产成本。

#应用案例五：某造纸厂环境保护在线优化

某造纸厂采用人工智能技术对环境保护进行在线优化。该厂的环境保护主要包括废水处理、废气处理和固体废物处理等。传统的人工优化方法效率低，难以满足生产需求。该厂采用人工智能技术后，通过对环境保护数据进行分析，建立了环境保护在线优化模型。该模型可以根据环境保护的实时数据，自动调整环境保护参数，从而改善环境保护效果。第六部分基于人工智能的制浆工艺在线优化框架基于人工智能的制浆工艺在线优化框架

1.数据采集

*传感器数据：实时收集制浆工艺过程中的各种传感器数据，包括温度、压力、流量、浓度等。

*历史数据：收集制浆工艺历史数据，包括生产记录、质量控制数据、故障记录等。

2.数据预处理

*数据清洗：对采集到的数据进行清洗，去除异常值和噪声。

*数据归一化：将数据归一化到相同范围，便于比较和分析。

*特征工程：提取数据中的有用特征，并进行适当的变换，以提高模型的性能。

3.模型训练

*选择合适的模型：根据制浆工艺的特点和数据类型，选择合适的机器学习或深度学习模型，如决策树、随机森林、神经网络等。

*训练模型：使用训练数据训练模型，并对模型进行调参，以优化模型的性能。

4.模型部署

*将训练好的模型部署到制浆工艺的在线控制系统中。

*模型预测：当制浆工艺发生变化时，模型会实时预测工艺参数的变化情况。

5.在线优化

*模型决策：根据模型预测的结果，在线控制系统会做出优化决策，调整制浆工艺的参数，以实现工艺的优化目标。

*闭环控制：优化决策的结果会反馈到制浆工艺，从而形成闭环控制回路，实现制浆工艺的在线优化。

6.性能评估

*监控优化效果：实时监控制浆工艺的优化效果，包括产品质量、产量、能耗等。

*模型更新：当制浆工艺发生变化或新的数据可用时，更新模型，以提高模型的预测精度和优化效果。

基于人工智能的制浆工艺在线优化框架的优势

*提高产品质量：通过实时优化制浆工艺，可以提高产品质量，降低产品缺陷率。

*提高产量：通过优化工艺参数，可以提高制浆工艺的生产效率，增加产量。

*降低能耗：通过优化工艺参数，可以降低制浆工艺的能耗，减少生产成本。

*减少排放：通过优化工艺参数，可以减少制浆工艺的排放，降低对环境的影响。

结论

基于人工智能的制浆工艺在线优化框架是一种先进的控制技术，可以有效地提高制浆工艺的质量、产量、能耗和环境效益。该框架具有广阔的应用前景，有望在制浆行业发挥重要作用。第七部分基于人工智能的制浆工艺在线优化算法基于人工智能的制浆工艺在线优化算法

随着人工智能技术的发展，人工智能技术在制浆工艺在线优化中的应用越来越广泛。人工智能技术可以有效地处理制浆工艺中的复杂数据，并从中提取有价值的信息，从而帮助制浆工艺人员优化工艺参数，提高制浆工艺的效率和质量。

基于人工智能的制浆工艺在线优化算法主要包括以下几个步骤：

1.数据采集：首先需要采集制浆工艺中的各种数据，包括原料性质数据、工艺参数数据、产品质量数据等。这些数据可以来自制浆工艺中的各种传感器、仪表和其他数据采集设备。

2.数据预处理：采集到的数据通常存在缺失值、异常值和噪音等问题，需要进行预处理以提高数据的质量。数据预处理的方法包括数据清洗、数据插补、数据标准化等。

3.特征工程：数据预处理完成后，需要对数据进行特征工程，以提取出对制浆工艺优化有用的特征。特征工程的方法包括特征选择、特征提取和特征变换等。

4.模型训练：根据提取出的特征，使用机器学习或深度学习算法训练模型。训练模型时，需要将数据划分为训练集和测试集，并使用训练集训练模型，使用测试集评估模型的性能。

5.模型部署：训练完成后，需要将模型部署到生产环境中，以便实时地对制浆工艺进行优化。模型部署时，需要注意模型的性能和稳定性，并定期对模型进行更新和维护。

基于人工智能的制浆工艺在线优化算法具有以下几个优点：

1.提高制浆工艺的效率：人工智能技术可以帮助制浆工艺人员快速地优化工艺参数，从而提高制浆工艺的效率。

2.提高制浆工艺的质量：人工智能技术可以帮助制浆工艺人员优化工艺参数，从而提高制浆工艺的质量。

3.降低制浆工艺的成本：人工智能技术可以帮助制浆工艺人员优化工艺参数，从而降低制浆工艺的成本。

4.提高制浆工艺的安全性：人工智能技术可以帮助制浆工艺人员实时地监控制浆工艺，并及时发现和处理异常情况，从而提高制浆工艺的安全性。

基于人工智能的制浆工艺在线优化算法在实际应用中取得了良好的效果。例如，在某制浆厂，使用基于人工智能的制浆工艺在线优化算法，将制浆工艺的能耗降低了10%以上，并将制浆工艺的产能提高了5%以上。第八部分基于人工智能的制浆工艺在线优化系统基于人工智能的制浆工艺在线优化系统

1.系统概述

基于人工智能的制浆工艺在线优化系统是一个集成了人工智能技术、大数据分析技术和控制技术等多种先进技术的智能化系统，旨在通过对制浆工艺过程数据的实时采集、分析和处理，实现制浆工艺过程的在线优化，提高制浆工艺的效率和产品质量。

2.系统结构

系统主要包括以下几个部分：

*数据采集子系统：负责实时采集制浆工艺过程数据，包括原料性质、工艺参数、产品质量等数据。

*数据预处理子系统：负责对采集到的数据进行预处理，包括数据清洗、数据归一化等。

*数据分析子系统：负责对预处理后的数据进行分析，包括数据挖掘、机器学习、深度学习等。

*模型训练子系统：负责训练人工智能模型，包括支持向量机、决策树、神经网络等。

*在线优化子系统：负责将训练好的人工智能模型应用于制浆工艺过程的在线优化，包括工艺参数调整、原料配比调整等。

3.系统功能

系统主要具有以下几个功能：

*实时采集制浆工艺过程数据。

*对采集到的数据进行预处理。

*对预处理后的数据进行分析。

*训练人工智能模型。

*将训练好的人工智能模型应用于制浆工艺过程的在线优化。

4.系统优势

系统具有以下几个优势：

*提高制浆工艺的效率。

*提高制浆工艺的产品质量。

*降低制浆工艺的成本。

*提高制浆工艺的安全性。

5.系统应用

系统已在多家造纸企业成功应用，取得了显著的经济效益和社会效益。

6.发展前景

随着人工智能技术、大数据分析技术和控制技术的不断发展，基于人工智能的制浆工艺在线优化系统将得到进一步的发展，并在更多的造纸企业中得到应用。第九部分基于人工智能的制浆工艺在线优化效果评价一、对比优化指标

1.浆质量指标

*浆质量指标包括：

*打浆度

*拉伸强度

*撕裂强度

*伯斯特强度

*解粘强度

*光散射系数

*粘度

*白度

2.生产效率指标

*生产效率指标包括：

*生产能力

*开工率

*合格率

*能耗

*物耗

3.成本指标

*成本指标包括：

*原材料成本

*能源成本

*人工成本

*折旧费用

*管理费用

*财务费用

二、效果评价方法

1.定量评价方法

*指标法：

*使用上述对比优化指标对优化前后制浆工艺进行定量评价。

*计算优化前后指标的差值或百分比变化率，以评价优化效果。

*综合指数法：

*将上述对比优化指标赋予不同的权重，然后计算综合指数。

*综合指数越高，表明优化效果越好。

2.定性评价方法

*专家打分法：

*邀请制浆工艺专家对优化前后制浆工艺进行打分。

*专家打分越高，表明优化效果越好。

*用户满意度调查法：

*对制浆工艺优化后的产品用户进行满意度调查。

*用户满意度越高，表明优化效果越好。

三、效果评价案例

1.某造纸厂制浆工艺优化案例

*优化前：

*打浆度：600mL

*拉伸强度：100N/m

*撕裂强度：10N/m

*伯斯特强度：20kPa

*解粘强度：10N/m

*光散射系数：100m2/kg

*粘度：10mPa·s

*白度：80%

*生产能力：100t/d

*开工率：80%

*合格率：95%

*能耗：1000kW·h/t

*物耗：100kg/t

*原材料成本：100元/t

*能源成本：10元/t

*人工成本：10元/t

*折旧费用：10元/t

*管理费用：10元/t

*财务费用：10元/t

*优化后：

*打浆度：550mL

*拉伸强度：110N/m

*撕裂强度：12N/m

*伯斯特强度：22kPa

*解粘强度：12N/m

*光散射系数：90m2/kg

*粘度：9mPa·s

*白度：82%

*生产能力：110t/d

*开工率：85%

*合格率：97%

*能耗：900kW·h/t

*物耗：95kg/t

*原材料成本：95元/t

*能源成本：9元/t

*人工成本：9元/t

*折旧费用：9元/t

*管理费用：9元/t

*财务费用：9元/t

*优化效果：

*浆质量指标：

*打浆度下降，表明浆料更易脱水，有利于提高生产效率。

*拉伸强度、撕裂强度、伯斯特强度、解粘强度均有所提高，表明浆料的强度和韧性更好，成品纸张质量更高。

*光散射系数下降，表明浆料的均匀性更好，成品纸张更白、更光滑。

*粘度下降，表明浆料的流动性更好，有利于提高生产效率。

*生产效率指标：

*生产能力提高，表明制浆工艺的生产效率更高。

*开工率提高，表明制浆工艺的稳定性更好。

*合格率提高，表明制浆工艺的质量控制更好。

*能耗降低，表明制浆工艺的节能效果更好。

*物耗降低，表明制浆工艺的原料利用率更高。

*成本指标：

*原材料成本降低，表明制浆工艺的原料选择更合理。

*能源成本降低，表明制浆工艺的节能效果更好。

*人工成本降低，表明制浆工艺的自动化程度更高。

*折旧费用降低，表明制浆工艺的设备利用率更高。

*管理费用降低，表明制浆工艺的管理效率更高。

*财务费用降低，表明制浆工艺的财务管理更合理。

2.某造纸厂制浆工艺优化案例

*优化前：

*打浆度：650mL

*拉伸强度：90N/m

*撕裂强度：9N/m

*伯斯特强度：18kPa

*解粘强度：9N/m

*光散射系数：110m2/kg

*粘度：11mPa·s

*白度：78%

*生产能力：90t/d

*开工率：75%

*合格率：90%

*能耗：1100kW·h/t

*物耗：105kg/t

*原材料成本：105元/t

*能源成本：11元/t

*人工成本：11元/t

*折旧费用：11元/t

*管理费用：11元/t

*财务费用：11元/t

*优化后：

*打浆度：600mL

*拉伸强度：100N/m

*撕裂强度：10N/m

*伯斯特强度：20kPa

*解粘强度：10N/m

*光散射系数：100m2/kg

*粘度：10mPa·s

*白度：80%

*生产能力：100t/d

*开工率：80%

*合格率：95%

*能耗：1000kW·h/t

*物耗：100kg/t

*原材料成本：100元/t

*能源成本：10元/t

*人工成本：10元/t

*折旧费用：10元/t

*管理费用：10元/t

*财务费用：10元/t

*优化效果：

*浆质量指标：

*打浆度下降，表明浆料更易脱水，有利于提高生产效率。

*拉伸强度、撕裂强度、伯斯特强度、解粘强度均有所提高，表明浆料的强度和韧性更好，成品纸张质量更高。

*光散射系数下降，表明浆料的均匀性更好，成品纸张更白、更光滑。

*粘度下降，表明浆料的流动性更好