Abstract. The goal of this master’s thesis was to clarify the potential of the NIR technology to reduce the number of the hazardous samples and survey useful of the NIR technology in the resin production. The phenolic resin samples are toxic for the health and the NIR technology is the newest technology, whose potential was reviewed during the master’s thesis. The purpose of the experimental section was to be created the NIR calibration models for each resin material and study how reliably the NIR technology can analyze the property 1, the property 2 for the resins, the properties 3 and 4 in the resin production.
During the experimental section was collected the data from final samples of the various resin materials using with the NIR probe in the manufacturing laboratory to be created the NIR spectra set. The resins were produced in the batch reactors in the resin plant and the data was arranged in the cooperation of the manufacturing operators. The reference analyzes were performed within the data collection in cooperation of the manufacturing operators and the reference results were created to be compared to the NIR results.
There was found the exact the wavenumbers of the near-infrared spectroscopy to be predicted the properties 1 and 2, but not was found the exact wavenumbers to be predicted the properties 3 and 4. NIR technology can be used to be predicted the property 1 using with the wavenumber of 6102–5446 cm-1 and the property 2 using with the wavenumber of 6846–6900 cm-1. The wavenumber region of 4000–12000 cm-1 to be predicted the properties 3 and 4.
According to the results the NIR technology requiring the exact calibration models for each analyzable property of the resin and there is needed approximately 40–50 samples to be created models, which are enough precise to be predicted the results of the reference analyzes in the resin production. NIR is able to predict the results of the reference analyzes with the little sample set, but then the models are not the statistically significant. The linear model was noted to be the best model to predict the results of the reference analyzes, but the precise models were not achieved during the master’s thesis process. The results can be utilized for the resin production and the hazardous samples can be reduced using with the NIR technology, if the models are the statistically precise and the creation of the calibration models need the patience.Tiivistelmä. Diplomityön tavoitteena oli selvittää NIR teknologian potentiaalisuutta vähentää haitallisten näytteiden määrää sekä kartoittaa NIR teknologian käyttöä hartsituotannossa. Fenoliset hartsinäytteet ovat terveydelle haitallisia ja NIR on uusinta teknologiaa, jonka potentiaalisuutta tarkasteltiin diplomityössä. Työn kokeellisen osion tarkoituksena oli luoda NIR kalibraatiomallit erilaisille hartsimateriaaleille ja tutkia, kuinka luotettavasti NIR teknologialla voidaan analysoida ominaisuutta 1, hartsien ominaisuutta 2, ominaisuuksia 3 ja 4 hartsituotannossa.
Työn kokeellisessa osiossa kerättiin dataa hartsien loppunäytteistä tuotannon laboratoriossa käyttäen NIR anturia NIR spektrien luomiseen. Hartsit valmistettiin liimatehtaan panosreaktoreissa normaalin tuotannon yhteydessä ja datan keruu toteutettiin yhteistyössä tuotannon operaattoreiden kanssa. Referenssianalyysit suoritettiin datan keruun yhteydessä tuotannon operaattoreiden toimesta ja samalla luotiin referenssitulokset NIR:n antamille tuloksille.
Ominaisuuksien 1 ja 2 ennustamiseen löydettiin tarkat lähi-infrapunaspektroskopian aaltolukualueet, mutta ominaisuuksien 3 ja 4 ennustamiseen ei löydetty tarkkoja aaltolukualueita. NIR teknologia käyttää ominaisuuden 1 ennustamiseen aaltolukualuetta 6102–5446 cm-1 ja ominaisuuden 2 ennustamiseen aaltolukualuetta 6846–6900 cm-1. Ominaisuuksien 3 ja 4 ennustamiseen käytettiin aaltolukualuetta 4000–12000 cm-1, joka kattaa lähes koko lähi-infrapunaspektroskopian aaltolukualueen.
Tulosten perusteella NIR teknologia vaatii tarkat kalibraatiomallit hartsin jokaiselle analysoitavalle ominaisuudelle ja mallien luomista varten tulee kerätä arviolta 40–50 näytettä, jotta malleista saadaan riittävän tarkkoja ennustamaan referenssianalyysien tuloksia hartsituotannossa. NIR pystyy ennustamaan vähäiselläkin näytemäärällä referenssianalyysien tuloksia, mutta mallit eivät ole tilastollisesti merkittäviä normaalijakauman mukaisesti. Lineaarinen malli todettiin olevan paras malli ennustamaan referenssianalyysien tuloksia, mutta riittävän tarkkoja malleja ei saatu aikaiseksi diplomityön aikana. Tuloksia voidaan hyödyntää hartsituotannossa, sillä tuloksien mukaan haitallisten näytteiden määrää voidaan vähentää NIR teknologialla, jos malleista saadaan tilastollisesti riittävän tarkkoja ja kalibraatiomallien luominen opetusdatalla vaatii pitkäjänteisyytt
