智能制造技术在取样器生产中的应用与实践

  智能制造技术在取样器生产中的应用与实践

胡水坤

杭州六合元兴科技有限公司

摘要：近年来，随着智能制造技术的快速发展，其在制造业中的应用日益广泛。本文旨在探讨智能制造技术在取样器（特别是纯蒸汽取样器）生产中的应用与实践，分析其对生产效率、产品质量及企业竞争力的提升作用。通过案例分析，展示智能制造技术如何优化生产过程，实现高度自动化和智能化管理，为取样器行业提供转型升级的参考路径。

关键词：智能制造技术；取样器生产；应用与实践

引言

智能制造技术是基于现代信息技术、机器人、自动化、感知、计算和网络等先进技术手段，实现生产制造领域的信息化和智能化。在制药设备领域，纯蒸汽取样器作为关键设备之一，其生产质量和效率直接影响到药品生产的整体质量。因此，将智能制造技术应用于取样器的生产中具有重要意义。

1智能制造概述

1.1定义与特征

智能制造是信息技术、自动化技术、系统工程技术与制造技术的高度融合，其依托于互联网、大数据、人工智能等新一代信息技术，推动生产方式从“量产型”向“定制型”转变，实现产品的生命周期管理和服务的全过程智能化，它标志着制造业的一次根本变革。智能制造不仅仅是生产过程的自动化，而是实现整个生产过程的智能化，包括设计、生产、管理和服务等各个环节。

1.2国内外发展现状

全球范围内，智能制造已成为国家竞争力的重要标志。德国的“工业4.0”战略、美国的“先进制造伙伴计划”（AMP）以及日本的“制造业白皮书”均将智能制造作为国家工业发展的核心内容。这些国家通过政府政策支持、企业投资以及研究机构的协同合作，推动智能制造技术的快速发展和应用。例如，美国则侧重于通过互联网技术和大数据分析；德国通过引入网络物理系统(CPS)推动工业自动化到智能化的演进。近十年来，通过产学研用协同创新、行业企业示范应用，我国智能制造发展取得长足进步。在《“十四五”规划和2035年远景目标纲要》中，智能制造被定位为国家战略性新兴产业的重点发展领域。中国智能制造的发展不仅体现在数字化工厂的构建上，更在于其对传统制造业的深度改造，通过技术创新实现制造业的转型升级。但与高质量发展的要求相比，我国在技术转移方面仍有不足。技术应用不均衡、供给适配性不高以及创新体系不完善是当前面临的主要挑战。

2取样器类型

2.1简易单阀取样器

最早使用的取样器是由一个手动阀和短管组成。手动阀上游连接在设备外壁底部、设备外壁中部或管道低点处。该取样器由于结构简单，加工方便，多为企业自行加工，因而被广泛使用。取样时打开手动阀，设备（或管道）内的液体由阀后的短管流入取样瓶。由于手动阀与设备（或管道）之间存在死角，为了保证样品的准确性，取样前先将前端液体排净，再将取样瓶用待取样液体润洗若干次，最后再盛装少量液体样品。由于取样操作频繁，生产过程中取样阀一旦卡死或内漏，无法立即停车更换取样阀。为保证正常生产，取样阀需要定期更换。此外，取样过程无法密闭操作，往往会伴随着液体物料的挥发。因此简易取样器仅适用于无毒不可燃介质在常压或低压工况下的取样。

2.2简易双阀取样器

双阀取样器是由两个串联的阀门和短管组成。上游阀门一般保持常开，取样操作过程与单阀取样器相同。若取样阀损坏时可关闭上游阀门并及时检修更换取样阀，它常用于有毒不挥发介质的取样。双阀取样器也可用于真空取样。正常生产时，双阀处于关闭状态，取样操作时先进行取样器润洗。操作如下：开启下游阀门，排除残留液后关闭下游阀；接着开启上游阀，使液体流入两阀之间的短管中；然后关闭上游阀，开启下游阀，排出液体，此为完成一次取样器润洗，重复几次后即可取样。

2.3外循环取样器

某些大型设备（或管道）取样点位置太高时不得不将取样阀往下引至便于操作的区域，这样一来，就引出了新的问题：取样阀上游的短接变长易形成死角，为保证样品的准确性，需排出更多的液体物料，造成浪费。若在设备外部安装外循环取样器则可以很好地解决这一问题。外循环取样器上游设有一台小流量低扬程循环泵。取样前开启循环泵将外循环取样器所在的管路系统置换一段时间，再开启取样瓶上下游的阀门将样品瓶润洗置换干净，同时关闭取样瓶上下游的阀门，即完成取样。外循环取样器的取样过程仅有少量样品残留，可用于可燃或有毒介质的取样。由于外循环管路与设备内部压力相差不大，因此它可以用于真空、常压或带压设备的取样。若再在外循环管道上增设低压氮气吹扫管路和尾气回收管路，可保证采样结束后无残留，降低残液对取样操作人员的危害。

2.4真空取样器

在某些生产场合，上层液体的成分相比下层液体更为重要，很多化工企业采用小绳通过设备顶部人孔吊装取样瓶舀取液体的方式取样。该方式得到的样品不具有代表性且取样过程易造成可燃或有毒有害气体的泄露，存在安全隐患。真空取样器具有结构简单、操作方便、取样精确的优点，安装在容器上部可以方便地抽取液体样品。真空取样器的主体结构是容积约0.5~1L的膨胀节，膨胀节底部插入容器液面以下，插入深度可根据实际需要调整。取样器顶部设有氮气管、真空管和放空管。膨胀节侧面与根部阀之间设有旁路。取样过程大致可分为六个步骤：（a）切换真空阀和氮气阀置换膨胀节内的空气；（b）切换真空阀和根部阀，真空吸料；（c）切换旁路和根部阀，润洗；（d）切换真空阀和根部阀，真空吸料；（e）切换放空阀和放料阀，样品装瓶；（f）切换旁路和根部阀，残液回收。真空取样器可用于常压、中低压甚至高压容器内的取样，但不能用于高度真空体系的取样。真空取样器能否顺利采取样品取决于容器液位与膨胀节的位差、压差和液体密度。

3智能制造技术在取样器生产中的应用与实践

3.1设计图纸的制定

1.需求分析：首先明确取样器的使用环境和功能需求，如温度、压力、介质类型等。2.结构设计：根据需求分析结果，设计出合理的取样器结构图纸，包括形状、尺寸、材质要求等。设计时需考虑取样器的密封性、耐腐蚀性、操作便捷性等因素。3.仿真验证：利用CAD/CAE软件进行三维建模和仿真分析，验证设计的合理性和可行性。

3.3材料选择与采购

1.材料选择：根据设计图纸的要求，选择合适的材料。常用的材料有高强度钢、不锈钢、耐火材料等。这些材料应具备良好的耐腐蚀性、耐高温性和机械强度。2.供应商评估：对潜在的材料供应商进行评估，确保其资质合格、质量稳定可靠。3.材料采购：按照设计要求进行材料采购，并严格控制材料的质量标准。

3.3生产工艺

1.熔炼与铸造：将选定的材料进行熔炼处理，然后倒入模具中进行铸造。铸造过程中需严格控制温度和冷却速度，以确保产品的质量和性能。2.热处理：对铸造好的产品进行热处理，以提高其强度和硬度。热处理过程包括加热、保温和冷却等步骤。3.机械加工：对热处理后的产品进行精密加工，使其达到设计要求的尺寸和形状。加工过程包括车削、铣削、磨削等工序。4.表面处理：对产品表面进行处理以增强其耐磨性和耐腐蚀性。常用的表面处理方法有镀层、喷涂和热喷焊等。5.装配与调试：将各部件组装在一起并进行调试，检查其工作性能和稳定性是否符合要求。

3.4生产过程自动化与数字化

智能制造技术的应用首先体现在生产过程的自动化和数字化上。通过引入先进的数控技术和自动化设备，如数控机床、工业机器人等，可以实现对取样器零部件的精确加工和组装。同时，利用CAD/CAM一体化设计系统，可以实现从产品设计到制造的全流程数字化管理，提高设计的准确性和制造的精度。

3.5智能化生产管理系统

在生产管理方面，智能制造技术通过建立智能化的生产管理系统，实现了对生产过程的实时监控和调度。该系统能够自动收集和分析生产数据，根据生产计划进行动态调整和优化，确保生产任务的顺利完成。此外，通过物联网技术，可以将生产设备、物料和人员等生产要素连接起来，形成一个高效协同的生产网络，进一步提高生产效率和灵活性。

3.6质量检测与控制

智能制造技术在质量检测与控制方面也发挥了重要作用。对于纯蒸汽取样器等精密设备而言，质量检测是确保产品质量的关键环节。通过引入智能检测设备和技术，如机器视觉检测系统、高精度传感器等，可以对取样器的各项性能指标进行全面、准确的检测和控制。这些智能检测设备具有高度的自动化和智能化水平，能够显著提高检测的准确性和效率，降低人为因素导致的误差。

3.7数据驱动的智能决策

智能制造技术还为企业提供了丰富的数据资源，支持企业进行数据驱动的智能决策。通过对生产过程中产生的海量数据进行挖掘和分析，可以发现潜在的问题和改进点，为企业提供科学的决策依据。例如，通过分析生产设备的运行数据和产品的质量检测数据，可以预测设备的维护周期和产品的质量趋势，从而提前采取措施避免问题的发生。

4智能技术在取样器生产中的发展趋势

机器视觉系统更加智能化。随着算法和硬件技术的不断进步，机器视觉系统的精度和速度将得到显著的提升。这将使得机器视觉系统能够更准确地识别、定位和分析目标物体，满足取样器生产对高精度和高效率的需求。机器视觉系统将更加智能化，能够自主学习和使用不同的生产环境和任务需求，能够独立完成复杂的视觉检测、定位和识别任务，减少人工干预和错误率。在取样器生产中，往往需要多种传感器协同工作以获取更全面的信息。机器视觉系统将触觉等其他传感器进行融合，实现多模态信息的获取和处理，提高系统的感知能力和适应性。随着机器视觉系统在取样器生产中的广泛应用，其安全性和可靠性也将受到更多关注。智能传感器与物联网的普及。智能传感器将进一步智能化，实现数据的采集、处理和交换，能够更好地适应各种环境和需求，提高制造的智能化水平。同时智能传感器将更加注重网络化发展，实现传感器之间的互联互通与数据共享，这有助于支持复杂任务的执行和高效系统控制，提升制造过程的协同性和灵活性。随着智能传感器采集的数据量不断增加，数据安全和隐私保护将成为重要的发展方向，未来的智能传感器将采取更加严格的数据加密和隐私保护措施，确保数据的安全性和隐私性。未来的智能传感器也将采用更加先进的芯片制造工艺和算法优化技术，实现低功耗和高性能的平衡，延长传感器的适用寿命，提升制造过程的可持续性。智能决策知识系统的广泛应用。随着深度学习、强化学习等技术的不断发展，智能决策知识系统能够更深入地理解和分析制造过程中的各种数据，从而做出更加精准、高效地决策。自动化程度的提升将减少人为干预的需要，将会提高决策的效率和一致性。通过自动化流程，系统能够实时处理数据、预测未来趋势，并自动调整生产计划和资源配置。在未来，智能决策知识系统需要具备良好的可解释性和透明度，以便用户能够理解和系统的决策过程。通过可视化、自然语言处理等技术，系统能够像用户展示决策过程、揭示决策结果，并提供相关的数据支持，这有助于增强用户对系统的信任度，提高决策的接受度和实施效果。随着全球对可持续性和环保型的关注度不断提高，智能决策知识系统也将更加注重这些方面的考虑。

结语

智能制造技术在取样器生产中的应用实践表明，该技术能够显著提升企业的生产效率和产品质量水平，增强企业的市场竞争力。未来随着5G、人工智能等新技术的不断发展和推广应用，智能制造技术将在更多领域得到广泛应用并发挥更大作用。对于取样器生产企业而言，应积极拥抱智能制造技术变革潮流，加强技术创新和人才培养力度，不断提升自身的核心竞争力和可持续发展能力。

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