ML-утилиты для производства полиэфиров и полиалкиленгликолей

Полиэфиры и полиалкиленгликоли — ключевые полимеры в фармацевтике, косметике и химии. Их качество напрямую влияет на безопасность конечных продуктов. Этот набор ML-утилит помогает контролировать критические параметры качества на всех этапах производства.

Ключевые параметры качества

• Гидроксильное число (OH#) — определяет реакционную способность,
• Остаточные мономеры — этиленоксид, пропиленоксид (токсичны!),
• Молекулярная масса (Mn) — влияет на вязкость и стабильность,
• Цвет (APHA) — маркер термической деградации,
• Комплексный риск партии — агрегация всех отклонений.

ML-утилиты для контроля качества

PolyesterHydroxylNumberForecaster

Polyester Hydroxyl Number Forecaster — Прогноз гидроксильного числа полиэфиров

ℹ️ Утилита прогнозирует гидроксильное число на основе условий синтеза.
ℹ️ Поддерживает обучение на пользовательских данных.

Использование:
PolyesterHydroxylNumberForecaster.exe → демо-режим
PolyesterHydroxylNumberForecaster.exe input.csv output.json → прогноз по встроенной модели
PolyesterHydroxylNumberForecaster.exe input.csv output.json train.csv → обучение + прогноз

Формат input.csv:
BatchNumber,GlycolToAcidRatio,ReactionTemperature_C,ReactionTime_hours,CatalystPercent

Формат train.csv:
GlycolToAcidRatio,ReactionTemperature_C,ReactionTime_hours,CatalystPercent,ActualHydroxylNumber

📌 Методы анализа:
• Государственная Фармакопея ЕАЭС: ОФС.1.2.2.0005.15 «Гидроксильное число»
• European Pharmacopoeia: Chapter 2.5.3 «Hydroxyl value»

PolyglycolResidualMonomersPredictor

Polyglycol Residual Monomers Predictor — Прогноз остаточного этиленоксида

ℹ️ Утилита прогнозирует содержание остаточного этиленоксида (EO) в полиалкиленгликолях.
ℹ️ Поддерживает обучение на пользовательских данных.

Использование:
PolyglycolResidualMonomersPredictor.exe → демо-режим
PolyglycolResidualMonomersPredictor.exe input.csv output.json → прогноз по встроенной модели
PolyglycolResidualMonomersPredictor.exe input.csv output.json train.csv → обучение + прогноз

Формат input.csv:
BatchNumber,ReactionTemperature_C,ReactionTime_hours,VacuumTime_hours,CatalystPercent

Формат train.csv:
ReactionTemperature_C,ReactionTime_hours,VacuumTime_hours,CatalystPercent,EthyleneOxide_ppm

📌 Методы анализа:
• Государственная Фармакопея ЕАЭС: ОФС.1.2.2.0007.15 «Остаточные органические растворители»
• European Pharmacopoeia: Chapter 2.4.24 «Residual solvents»

⚠️ Этиленоксид — канцероген (ICH Q3C Class 1, предел 1 ppm).

PolyglycolMolecularWeightEstimator

Polyglycol Molecular Weight Estimator — Прогноз молекулярной массы полиалкиленгликолей

ℹ️ Утилита прогнозирует среднюю молекулярную массу по числу (Mn) на основе вязкости, плотности и гидроксильного числа.
ℹ️ Поддерживает обучение на пользовательских данных.

Использование:
PolyglycolMolecularWeightEstimator.exe → демо-режим
PolyglycolMolecularWeightEstimator.exe input.csv output.json → прогноз по встроенной модели
PolyglycolMolecularWeightEstimator.exe input.csv output.json train.csv → обучение + прогноз

Формат input.csv:
BatchNumber,Viscosity_mPa_s,Density_g_per_ml,HydroxylNumber

Формат train.csv:
Viscosity_mPa_s,Density_g_per_ml,HydroxylNumber,Mn

📌 Методы анализа:
• Государственная Фармакопея ЕАЭС: ОФС.1.2.2.0006.15 «Молекулярно-массовое распределение»
• European Pharmacopoeia: Chapter 2.2.44 «Size-exclusion chromatography»

PolymerColorStabilityChecker

Polymer Color Stability Checker — Оценка риска пожелтения полимера

ℹ️ Утилита прогнозирует риск пожелтения на основе условий синтеза и хранения.
ℹ️ Поддерживает обучение на пользовательских данных.

Использование:
PolymerColorStabilityChecker.exe → демо-режим
PolymerColorStabilityChecker.exe input.csv output.json → прогноз по встроенной модели
PolymerColorStabilityChecker.exe input.csv output.json train.csv → обучение + прогноз

Формат input.csv:
BatchNumber,ReactionTemperature_C,CatalystPercent,StorageTemperature_C,LightExposure_days

Формат train.csv:
ReactionTemperature_C,CatalystPercent,StorageTemperature_C,LightExposure_days,RiskScore

📌 Интерпретация:
• Low (низкий): риск < 40%
• Medium (средний): 40–70%
• High (высокий): > 70%

⚠️ Результат не заменяет официальный контроль цвета по:
• Государственная Фармакопея ЕАЭС: ОФС.1.2.1.0002.15 «Цветность»
• European Pharmacopoeia: Chapter 2.2.2 «Colour of solutions»

PolymerBatchRiskScorer

Polymer Batch Risk Scorer — Оценка комплексного риска партии полимера

ℹ️ Утилита агрегирует риски по гидроксильному числу, остаточному EO, цвету и Mn в единый балл (0–100%).
ℹ️ Поддерживает обучение на пользовательских данных.

Использование:
PolymerBatchRiskScorer.exe → демо-режим
PolymerBatchRiskScorer.exe input.csv output.json → прогноз по встроенной модели
PolymerBatchRiskScorer.exe input.csv output.json train.csv → обучение + прогноз

Формат input.csv:
BatchNumber,HydroxylNumber,EthyleneOxide_ppm,Color_APHA,Mn

Формат train.csv:
HydroxylNumber,EthyleneOxide_ppm,Color_APHA,Mn,RiskScore

📌 Интерпретация:
• 0–30%: низкий риск
• 30–70%: средний риск
• 70–100%: высокий риск

⚠️ Результат не заменяет официальный контроль качества по Государственной Фармакопее ЕАЭС и European Pharmacopoeia.

Как это работает?

Все утилиты:

• Обучаются на исторических данных производства,
• Используют интерпретируемые модели (линейная регрессия),
• Выдают не только прогноз, но и объяснение отклонения,
• Интегрируются в систему управления качеством (QMS).

Пример: если температура в реакторе превысила 150°C, утилита предупредит:
«Риск превышения остаточного EO на 20 ppm. Рекомендуется продлить вакуумирование».

© 2026. Производство полимеров — качество через данные.
ML-утилиты для фармацевтических и специальных полимеров.

Больше статей и утилит для промышленности
Присоединяйтесь к нашему Telegram-каналу:
Интерпретируемый ИИ в промышленности

#ии #программирование #ai #промышленность #искуственныйинтеллект