天天自动化机械设计物料处理技术包可以提供给您一整套完整的聚合物改性工厂物料处理方案。这些技术涉及以下所列的一系列用户*关心的问题。
原材料预处理 干燥、脱气、混合及自动配料
成品处理 掺混、脱气、除粉、自动清洗和包装
避免交叉污染 管道、料仓和包装机配置自动清洗和烘干系统
磨蚀性物料（如玻纤填充）输送 密相输送及特殊弯头。
天天自动化塑料对应行业专用中央供料系统聚合物合成行业PE/PP/PTA/PVA/PA/PC/ABS/POM等聚合物的合成，其成品处理通常会涉及粉粒料的输送、均化、存储、包装以及正成为趋势的散料装车系统。 为了保证您的产品质量和生产**，工艺过程中任何涉及粉、粒料的处理都需要根据其物性特点进行量身设计。 通常以下所列项目在系统设计时必须认真考虑并采取充分的措施。
输送量大且距离远（如：PTA） 内旁通输送，输送量高达150t/h
粒料输送防止“蛇皮”和“拉丝” 优化的稀相输送+Shot Peened管道或密相输送
成品均化 掺混料仓
散料装车 槽罐车和集装箱装车。
对应行业专用中央供料系统对塑料制品业塑料制品（Plastic Processing），通常指将粉料、粒料形态的塑料制成所需形状的制品或坯件的过程。热塑性塑料加工方法有挤出、注射成型、压延、吹塑和热成型等；热固性塑料有模压、传递模塑和注射成型。大规模塑料加工过程如：纺丝、无纺布、波纹管以及薄膜，涉及塑料原料有：PET、尼龙、PE、PP等。
原料卸料
可提供小袋、箱装料、吨袋、槽车和集装箱自动卸料系统
原料存储
各种形式的料仓配称重模块及自控系统可以无缝对接企业ERP系统
原料预处理
干燥、脱气、除粉及不合格原料的回收
水口料及边角料的回收
收集、破碎及回收
对应行业专用中央供料系统对聚合物改性工厂
聚合物改性 (Compounding)，系指通过对基础树脂进行一系列填充、共混等手段来改善物料性能，扩展应用范围。挤出机共混改性涉及原料有粉料、粒料形式的基础树脂，滑石粉、碳酸钙，玻纤，色母粒和其它粉料添加剂等。原料根据其配方比例不同，以及原料物料特性不同，解决挤出机连续、稳定和精准的喂料要求专业的原料处理方案。成品输送根据产品特性设计相应的输送及掺混方式，解决物料磨蚀和交叉污染等一系列问题。
对应行业专用中央供料系统对新能源锂电池行业锂电池（Lithium Battery）原材料的加工质量对电池容量、寿命等指标影响巨大。正、负极材料在进入搅拌机分散前需要经历卸料、存储、配料和输送等过程，而在这些过程中如何有效防止水分和金属离子的渗入以及控制好各种组分的配料精度对过程品质至关重要。
磷酸铁锂粘性大不易下料 存储及发送设备出料方式采用特殊设计
正极材料磨蚀性大 输送管道和弯头内衬陶瓷/SiC
碳粉堵管 采用细管密相输送
配料精度和配方管理 优化配料系统保证2‰配料精度，在线可视化的配方管理系统可实现配方检索、下载、更改和追踪等功能。
正极材料如：钴酸锂、磷酸铁锂、三元材料等具有高粘性、高比重、磨蚀性等特点，负极材料如：碳粉具有超轻比重、超细粒径、流动性差等特点。
为满足这一领域特殊的工艺需求，创特开发了一系列**的处理技术，有效解决了碳粉堵管、正极材料（磷酸铁锂、钴酸锂）磨管以及配料精度和配方管理等问题。**物料处理技术完整地解决了这些问题，极大改善了车间生产环境同时提高了产品品质。
对应行业专用中央供料系统对食品、制药业及日化在食品及制药加工中一些原料通常以袋装（小袋和吨袋）或散装（槽罐车）的方式进入工厂，他们在被送往生产线加工之前会经历卸料、存储、筛分、配料、研磨和混合等工艺过程并通过气力输送系统实现各过程的串联、衔接和自动化控制。
由于食品制药严苛的卫生要求，工艺设备通常要求易于清洗。对破损有要求的物料像大豆、花生和咖啡豆，其气力输送系统必须经过严格计算并设计管路布置以控制末端气速防止物料破损。
易清洁、无残留 快拆和圆角设计，无死角，内/外表面抛光Ra0.2/Ra0.8
CIP清洗 材质316L，并配套排净和干燥措施满足GMP要求
自动配料 配料精度，主料5‰，小料2‰
物料破损 气力输送破损率控制在1‰以内
物料存储 料仓根据物料特性设计通风、厌氧或者氮封、以及泄压措施。
我们非常注重自主研发、测试能力的培养和提升，所以专门成立了研发中心。
研发中心位于东莞大朗镇，天天科研技术人员经过一年的悉心准备逐步建设起来的，它已于今年8月份正式完工并投入使用。中心内部环境整洁，设备精良，有大/小袋卸料站、粉粹旋风分离器、仓顶除尘器、集中供料系统 中央供料系统 吸粉系统，除尘系统
集中除尘器、上料机、物料分析料斗、接收管等国内外先进的分析检测和研发设备。欢迎业内人士前来参观和交流。
物料的特性对于设备的选型和系统设计十分重要。我们还建立了所有曾经处理或测试过的物料特性数据库。对于新的物料，其特性数据可以由客户提供，也可以在我们的研发实验室进行测试以获取设计必需的数据。
