卫生巾热湿舒适性能评价与预测

陈华蕾 王林林 肖爱民

新疆大学 纺织与服装学院，新疆 乌鲁木齐 830000

女性经期生理健康与下体热湿舒适状况直接影响女性的身心健康。处于生理期的女性不可避免地需使用卫生巾等女性卫生用品，但卫生巾在发挥着吸收经血作用的同时，也降低了人体热量和经血中热量向外界散出的能力，从而导致了女性使用卫生巾期间下体部位会形成相对密闭且高温、高湿的内环境。若经期卫生巾选用不恰当或护理不注意，则不仅影响卫生巾使用舒适性，还会造成细菌的滋生，引发妇科疾病，带来异味、瘙痒、闷热等不适症状，给女性带来难言之隐[1-2]。2019年，中国造纸协会数据显示，我国女性卫生巾市场规模达572.4亿元，占女性卫生用品市场总规模的88%[3]。近年，一次性卫生用品的使用和消费呈逐年上升的趋势[4]。其中，卫生巾作为一次性卫生用品，关系到广大女性消费者的身心健康，尤其是在生理期，绝大部分女性除了要忍受腹痛、肛门坠胀等痛经不适外，还要忍受经期的潮湿感和黏体感，这与卫生巾的热湿舒适性不足有着极大的关系。

提高卫生巾的热湿舒适性是有效缓解女性生理期卫生巾使用不舒适感的有效途径。当前卫生巾执行的GB/T 8939—2018《卫生巾(护垫)》标准中提到，卫生巾(护垫)产品的结构主要由面层、吸收层(含绒毛浆和/或高分子吸水树脂)、防渗底膜等组成[5]。现阶段，国家质检部门主要针对卫生巾的吸收速度、pH值、吸水倍率等指标做出了规定，但未就卫生巾热湿舒适性建立相关评价标准，且现有各热湿性指标间会相互影响和制约，单一指标无法对卫生巾热湿舒适性做出综合评价。

国内外学者曾主要针对婴幼儿、女性和特殊人群等所使用的一次性卫生用品，进行了产品材料与结构的分析，并依据现有标准进行了部分服用性能指标的研究[6-12]，而有关卫生巾热湿舒适性的评价与预测，尚处于空白阶段。程朋朋等[13]通过对男性内裤面料的成分及纤维含量、回潮率、保温率、传热系数等指标建立遗传算法优化BP神经网络，实现了对男性下体热湿舒适性的预测；柯宝珠等[14]以静态客观评价指标为输入参数，以主观评价指标为输出参数，对针织试样建立了织物热湿舒适性预测模型；刘林玉等[15]提出使用织物组合的总热损失与克罗值、透湿率之间的回归模型，可对消防服用多层织物的热湿舒适性进行评价；颜奥林等[16]采用主成分分析方法探究了纤维种类对热湿舒适性的影响。

本文将在问卷调研的基础上，以日用型卫生巾购买意愿排名前15的国内外品牌卫生巾作为研究对象，采用主成分分析法，对各性能指标展开数据分析和综合测评，并利用BP神经网络建立以静态客观指标为输入参数、以主观评价指标为输出参数的卫生巾热湿舒适性预测模型，以期为综合评价卫生巾热湿舒适性提供指导，推动相关评价标准的建立，帮助女性选用更加符合生理期的卫生用品，同时，为相关企业提供生产与研发参考，激发企业高端增值化产品的研发活力，摆脱低端同质化产品的竞争，带动女性卫生用品的消费升级。

1 试验

1.1 人员的选取

选取5名经期正常且身体健康的女性进行卫生巾热湿舒适性试验。试验人员人体体型数据如表1所示。

表1 试验人员人体体型数据

1.2 环境条件及要求

试样的处理与测试将在温度为(25±1)℃、相对湿度为(55±2)%的实验室环境中进行，其目的是避免不同温湿度对测试结果的影响。测试时，标准合成溶液的温度将保持在(35±1)℃。选取10条号型为M码且款式相同的纯棉内裤供主观评价试验人员穿着，具体规格参数如表2所示。

表2 纯棉内裤规格参数 单位：cm

1.3 试验设计

1.3.1 试验准备

使用标准合成溶液测试各项指标。标准合成溶液根据人体经血的主要物理性能配制，具有与人体经血相似的流动性与吸收性。其配方为蒸馏水860 mL、氯化钠10 g、碳酸钠40 g、丙三醇140 mL、苯甲酸钠1 g、颜料(食用色素)适量、羧甲基纤维素钠5 g、标准媒剂1%(体积分数)，所用化学试剂均为分析纯。配制好的溶液静置24 h后方可开始使用。所有卫生巾试样即开即用，测试前使用丙酮溶液将卫生巾背胶溶去，以免卫生巾背胶对试样的测量结果造成影响。15款卫生巾试样的基本参数如表3所示。

表3 15款卫生巾试样的基本参数

1.3.2 试验主要仪器

YG(B)141D数字式织物厚度仪、XD-B20织物克重天平、YG(B)261-Ⅱ型织物透湿仪、YG(B)606E平板式保温仪、YG(B)461E数字式织物透气仪。

1.4 测试指标

1.4.1 客观评价指标

1.4.1.1 质量与厚度

采用XD-B20织物克重天平测试单片卫生巾试样的质量。

根据GB/T 3820—1997《纺织品和纺织制品厚度的测定》标准，采用YG(B)141D数字式织物厚度仪测试卫生巾试样的厚度。测试时压重砝码为25 cN，压重时间为10 s。

以上两项指标的测试结果以3块试样的平均值表示。

1.4.1.2 保温率、传热系数、克罗值及热阻

根据GB/T 11048—2018《纺织品 生理舒适性 稳态条件下热阻和湿阻的测定(蒸发热板法)》和GB/T 35762—2017《纺织品 热传递性能试验方法 平板法》，采用YG(B)606E平板式保温仪测试卫生巾的保温率、传热系数、克罗值及热阻。测试时，将卫生巾以片状拼接组合在一起，使试样面积达到30 cm×30 cm，随后将卫生巾覆盖在试验板上进行测试。测试结果取3次测试的平均值。

1.4.1.3 透气率

根据GB/T 5453—1997《纺织品 织物透气性的测定》，采用YG(B)461E数字式织物透气仪，测试卫生巾吸湿前的透气率。设置测试压差200 Pa，喷嘴02号，试样面积5 cm2。每种试样测10次，结果取平均值。

1.4.1.4 透湿率

根据GB/T 12704.1—2009《纺织品 织物透湿性试验方法 第1部分：吸湿法》，采用YG(B)261-Ⅱ型织物透湿仪测试卫生巾的透湿率。向清洁、干燥的透湿杯内装入一定量的干燥剂，干燥剂装入高度为距离杯口平面约4 mm；将卫生巾剪成与杯口形状、大小一致的试样，面层朝上放置在透湿杯上，再在透湿杯上依次套上垫圈、压环，旋上螺帽；将整个透湿杯迅速放入试验箱内平衡1.0 h，取出杯盖后冷却称取质量，再将整个透湿杯放入试验箱内试验1.0 h，再次冷却称取质量，计算两次的质量差Δm(g)。则透湿率RWVT[g/(m2·h)]：

(1)

式中：A——有效试验面积，m2；

t——试验时间，h。

测试结果取3块试样的平均值。

1.4.1.5 放湿干燥率

卫生巾与织物不同，常用的滴注润湿织物法不适用于卫生巾放湿干燥率的测试。本文在卫生巾中心部位剪取了8 cm×8 cm的测试样，使用透湿杯固定测试样，再在透湿杯上依次套上垫圈、压环，并旋上螺帽[17]20-21。此外，为防止高分子吸水树脂颗粒漏出，透湿杯侧面使用胶带缠住杯口。称取此时透湿杯的整体质量m1(g)；缓慢滴注标准合成溶液至该面积试样的最大吸收量，称取整体质量m2(g)；再将透湿杯连同试样放入1.2节的实验室环境中放置1.5 h，取出后称取整体质量m3(g)。则放湿干燥率v(%)：

(2)

测试结果取3块试样的平均值。

1.4.1.6 快速吸收时间

使用烧杯量取100 mL的标准合成溶液，通过玻璃漏斗倒在卫生巾试样中心部位，用秒表记录开始倾倒至液体完全吸收的时间[17]19-20。测试结果取5块试样的平均值。

1.4.2 主观评价指标

5名处于生理期的试验人员分别在不同天的同一时间进入标准环境的实验室中。为确保对变量的控制，每位试验人员穿着相同号型和款式的纯棉内裤。生理期女性运动量较少，本文依据实际情况设计了整个测试过程：准备(20 min)→静坐(1.0 h)→肢体活动(30 min)→行走(30 min)，并根据图1对不同卫生巾试样的闷热感、黏体感和潮湿感进行主观评价。记录每个环节中测试者对闷热感、黏体感和潮湿感的主观评价值，计算平均值，并作为该卫生巾试样的最终主观评价值。

图1 主观评价量表

2 主成分综合分析评价

表4为15款卫生巾试样热湿舒适性客观评价指标和主观评价指标测试结果。

15款试样的单项指标对综合性能都有着各自的作用。单因素问题分析可优化单因素性能，但无法做到全面、客观地评价产品综合性能的优劣，因此需采取数据分析的方法对试样进行综合评价。针对多个彼此相关的因子，主成分分析使用线性组合的方式降低了因子的维度[18]，使问题更加简单、直观。本文使用Spss软件和Matlab软件对表4中卫生巾热湿舒适性客观评价指标展开主成分分析。由于解决的是不同性质指标的数据问题，不同性质指标的直接加总不能正确反映数据作用的综合结果，因此需要对不同性质指标的数据做标准化处理，结果如表5所示。

表4 卫生巾热湿舒适性客观评价指标和主观评价指标测试结果

表5 卫生巾热湿舒适性客观评价指标的标准化处理

对标准化变量建立数据库，输入代码进行编程，即可得样本相关性矩阵的特征值、方差贡献率和累计方差贡献率(表6)，以及对应的特征向量(表7)。

本文基于方差贡献率选择主成分个数，再计算15款试样的综合评价值。表6根据主成分分析结果，列出了每个主成分对应的方差贡献率，其中前3项主成分的累计方差贡献率已提取91.281%的方差，累计方差贡献率大于85.000%，因此选择主成分的个数为3，分别为主成分Z1(方差贡献率为65.894%)、主成分Z2(方差贡献率为15.841%)、主成分Z3(方差贡献率为9.546%)。将特征值归一化后作为权重进行多指标综合评价。表7中，Prin1、Prin2、Prin3即为前3项主成分特征值对应的特征向量。该特征向量是衡量主成分影响力的重要指标，它代表引入该主成分可以解释平均多少原始指标的信息。由表7中的特征向量可知主成分Z1、Z2、Z3的得分，即：

表6 样本相关矩阵的特征值、方差贡献率和累计方差贡献率 %

表7 对应的特征向量

Z1=-0.321 8X1-0.361 4X2-0.363 2X3-

0.367 8X4-0.313 0X5+0.324 2X6-

0.355 0X7+0.286 7X8-0.224 5X9+

0.192 3X10

(3)

Z2=-0.283 7X1-0.139 9X2+0.237 3X3+

0.236 7X4+0.132 0X5-0.330 7X6+

0.279 4X7+0.434 8X8-0.170 7X9+

0.603 8X10

(4)

Z3=0.250 2X1+0.134 7X2-0.136 3X3-

0.082 8X4+0.500 0X5+0.105 7X6-

0.105 0X7-0.231 9X8-0.728 4X9+

0.193 1X10

(5)

根据主成分Z1、Z2、Z3方差贡献率所占比例，可得到卫生巾热湿舒适性综合得分Z：

(6)

将式(3)～式(5)代入式(6)，整理后可得综合评价计算式：

Z=-0.25X1-0.27X2-0.23X3-0.23X4-

0.15X5+0.19X6-0.22X7+0.26X8-

0.26X9+0.26X10

(7)

式(7)中，影响因子X1～X10前的系数即为权重，可见对生理期女性而言，影响卫生巾热湿舒适性的因子，权重最大的指标是X10放湿干燥率和X8透湿率，权重最小的指标是X2厚度。将15款试样各自测试指标的标准化变量代入式(7)，即得各自的综合评价得分，结果如图2所示。该综合评价计算式对探究卫生巾热湿舒适性具有参考价值，能帮助女性选择更符合生理期的卫生产品。

图2 15款试样的热湿舒适性综合评价得分

3 BP神经网络预测模型的建立

BP神经网络模型由于其强大的非线性自适应处理能力，在系统建模中得到了广泛的应用。它是一种常用的多层前馈神经网络，主要功能是转发信号，反向传播误差，并根据预测误差调整阈值和权重，使预测输出值始终接近期望值。BP神经网络模型结构框架包括输入层、隐藏层和输出层。本文将使用1#～9#试样数据作为训练集建立3层BP神经网络模型(图3)，并运用10#～15#试样数据检验模型对卫生巾热湿舒适性的预测效果。

图3 单隐藏层BP神经网络结构

(8)

式中：m为输入层节点数；n为输出层节点数；a是1到10之间的一个调整常数。

假设输出层的结果都为dj，则误差函数E(w,b)：

(9)

式中：w为权重；b为偏置值；yj表示监督数据。

模型构建好后，输入1#～9#这9个检验样本的10个热湿舒适性客观评价指标值，即可输出这9个检验样本的3个热湿舒适性主观评价指标的预测值。

接着，运用10#～15#试样数据对构建的BP神经网络模型进行验证。图4～图6分别对比了这6个检验样本的闷热感、黏体感、潮湿感的预测值与真实值。

图4 闷热感的预测值和真实值对比

图5 黏体感的预测值和真实值对比

图6 潮湿感的预测值和真实值对比

从图4可以看出，与闷热感的真实值相比，该模型对6个检验样本闷热感的预测值的平均百分比误差为2.28%，绝对误差最大值为3.92%；从图5可以看出，与黏体感的真实值相比，该模型对6个检验样本黏体感的预测值的平均百分比误差为1.66%，绝对误差最大值为2.80%；从图6可以看出，与潮湿感的真实值相比，该模型对6个检验样本潮湿感的预测值的平均百分比误差为1.49%，绝对误差最大值为2.74%。可见，BP神经网络模型预测的整体误差在1.49%～2.28%，误差在可接受的范围内，该模型具有非常好的准确性和可操作性，实现了采用非仪器测量的方式即可有效预测卫生巾热湿舒适性。

4 结语

本文就女性生理期使用的卫生巾热湿舒适性进行了探讨，通过建立主成分评价计算式和BP神经网络模型，得到：

(1)综合使用Spss软件和Matlab软件对指标数据进行主成分分析，可得到综合评价计算式。根据综合评价计算式中各指标因子的权重可知，卫生巾热湿舒适性的影响因素从大到小依次为放湿干燥率、透湿率、传热系数、透气率、保温率、热阻、克罗值、质量、吸收速度、厚度。

(2)根据综合评价计算式计算可得到，15款卫生巾的热湿舒适性从优到劣依次为2#、15#、3#、6#、11#、7#、1#、12#、13#、5#、10#、14#、8#、4#、9#。

(3)基于1#～9#卫生巾试样数据，利用BP神经网络技术建立了以客观评价指标为输入参数、以主观评价指标为输出参数的BP神经网络模型，并运用10#～15#卫生巾试样数据对构建的模型进行检验，发现预测模型整体误差在1.49%～2.28%，预测精度在可接受范围内。该模型能有效地预测女性生理期使用卫生巾的热湿舒适性。