基于插层熔喷非织造材料的综合分析及预测研究
2023-01-07林子榆黄海燕
林子榆，李 涛，黄海燕
（广州华商学院 广州 增城 511300）
0 引言
熔喷非织造材料是口罩生产的重要原材料，具有很好的过滤性能，其生产工艺简单、成本低、质量轻等特点，受到国内外企业的广泛关注。在熔喷非织造材料的产业化生产中，3D 熔喷聚丙烯材料厚度越薄，试样孔隙率越高，透气性越好，但抗压性能越差[1]。在高速高温气流中，不利于熔体均匀牵伸，从而伴随超细纤维的产生，甚至会出现纤维直径差异较大的情况[2]。水驻极、电晕驻极熔喷非织造材料表面都能产生正负电荷，且呈随机分布[3]。所以，由于熔喷非织造材料纤维非常细，在使用过程中经常因为压缩回弹性差而导致其性能得不到保障。因此，科学家们创造出插层熔喷法，即通过在聚丙烯（PP）熔喷制备过程中将涤纶（PET）短纤等纤维插入熔喷纤维流，制备出了“Z型”结构的插层熔喷非织造材料。
插层熔喷非织造材料制备工艺参数较多，参数之间还存在交互影响，加上插层气流之后更为复杂，因此，通过工艺参数（接收距离和热空气速度）决定结构变量（厚度、孔隙率、压缩回弹性），而由结构变量决定最终产品性能（过滤阻力、过滤效率、透气性）的研究也变得较为复杂。
1 插层熔喷非织造材料工艺原理
常见的熔喷非织造布的生产过程一般是聚合物的喂入—熔融后挤出—原料的过滤—原料的计量—喷丝—成网—卷取—后加工—产品[4]；是利用聚丙烯熔喷制备过程中将涤纶短纤等纤维插入熔喷纤维流，将熔体进行有效的牵伸及冷却，最终形成网帘进行加固，成为聚丙烯熔喷非织造布。
1.1 基于结构变量、产品性能综合分析
1.1.1 皮尔逊相关性分析
判断插层率对结构变量的哪一个因素影响更为显著，如表1所示。压缩回弹性率的相关系数为0.01，说明插层率对压缩回弹性率的影响更为显著。
表1 结构变量和插层率的相关性分析
表2（续）
判断插层率对产品性能的哪一个因素影响更为显著：可以从表2中看出过滤阻力的相关系数为0.248，为三者最小值，说明插层率对过滤阻力的影响更为显著。
表2 产品性能和插层率的相关性分析
1.1.2t检验配对
通过将插层前后的数据与结构变量、产品性能的各变量进行对比，为插层率是否造成结构变量和产品性能的变化作依据。
通过在GraphPad 建立配对样本t检验，比较数据之间的差异关系，从图1可以看出厚度、孔隙率、过滤阻力、过滤效率和透气率的数值在未插层到插层后出现了显著的变化趋势，而压缩回弹性率在未插层到插层后并没有出现显著的变化趋势。
图1 插层率与结构变量、产品性能配对样本t 检验
1.1.3 多维矩阵尺度
Formatrix
Stress=.02150RSQ=.99954
通过多维尺度分析，从图2中可以看出K 压力指标值为0.0215，RSQ=0.99954，说明模型拟合很好。
图2 结构变量之间的多维尺度分析
Formatrix
Stress=.01549RSQ=.99976
通过多维尺度分析，从图3可以看出K 压力指标值为0.01549，RSQ=0.99976，说明模型拟合很好。从二维感知图看出每一个维度都存在着差不多数量的组别，且右边维度中的组别分布比较密集，所以在使用这些组别进行计算时会更偏向于准确值。
图3 产品性能之间的多维尺度分析
2 基于插层熔喷非织造材料的预测研究
2.1 结构变量相关范围预测——多重插补法
多重插补法是在控制变量的基础上，以加权平均的方法将原先没有的热风速度的结构变量算出来，并与源数据结合，以多重插补的方法将数据进行填补，结果如下：
通过控制变量，先将没有出现的热风速度以均值求得，如热风速度（850、950、1150、1250），公式展示：
在接收距离依次为40、35、30、25、20 前提下的各变量取值：
M=(3.28,2.69,2.00,2.07)
N=(96.77,96.13,96.07,95.44,94.89)
P=(84.61,86.35,90.29,84.54,87.33)
X0=（33.59，42.75，90.29，84.54，87.33）
2.2 工艺参数与过滤效率的相关预测——灰色关联度
在进行多重插补法的基础上，将工艺参数与过滤效率进行灰色关联度分析，进而得到关联性最强的变量，并以此为依据进行数据筛选，结果如表4所示。
表4 工艺参数与过滤效率关联度分析
通过表4判断关联度的大小，我们能发现热风速度比接收距离对过滤效率的影响更大，进而以热风速度为主、接收距离为辅进行筛选。最终，以热风速度为主、接收距离为辅，在表3预测结构变量的范围下，以工艺参数：接收距离23 cm、热风速度为1 250 r/min 为最优选项。
表3 多重插补法预测结构变量
2.3 工艺参数与过滤效率、过滤阻力的相关预测
2.3.1 背景
在口罩生产过程中，如果可以保证过滤效率尽可能地高，而过滤阻力尽可能地低，将可以极大程度保证口罩生产的性能。因此，与过滤效率和过滤阻力有关的工艺参数预测范围成为本文的研究方向。
2.3.2 数据约束条件筛选
0 ＜L ＜100，0 ＜v ＜20
0 ＜m ＜3，0 ＜P ＜85%
2.3.3 灰色关联度分析
第一步：选择参考序列X0=(X01，X02，X03，X04，X05，X06，X07,X08)；比较序列Xi=(Xi1，Xi2，Xi3，Xi4，Xi5，Xi6，Xi7,Xi8)，其中i=1，2，3，…，n。
第二步：对变量进行无量纲化处理。常用方法有初值法、均值法等。此处运用初值法，得到Xi=Xi/Xi1=(Xi1，Xi2，…，Xin)，i=0，1，2，…，m。
第三步：求出差序列、最大差和最小差。差序列为：△0i(k)=|x0(k)－xi(k)|，k=1，2，…，n。
最大差为：M=MaxiMaxk△i(k)
最小差为：m=MiniMink△i(k)
第四步：计算关联系数。
r(x0(k)，xi(k))=(m+§M)/(△0i(k)+§M)，§∈(0，1),k=1，2，…，n；
i=0，1，2，…，m。其中§为分辨系数，常取§=0.5。
第五步：求关联度。
r(x0，xi)=；i=0，1，2，…，m。
第六步：分析结果。若r(x0，xi)＞r(x0，xj)＞r(x0，xk)＞…＞r(x0，xz)，则表示xi优于xj，xj优于xk，其余依此类推。记xi＞xj＞xk＞…＞xz。其中，xi＞xj表示因子xi对参考序列x0 的灰色关联度大于xj。关联度越大，说明该组因素与母因素之间的紧密程度越强。
通过表5最后关联度数据发现，热风速度与过滤效率的关联度最高为0.737，而过滤阻力与接收距离的关联度最高为0.631。通过对比发现，过滤效率对工艺参数两者的关联度均高于过滤阻力的最高关联值。所以我们将以过滤效率为主变量，过滤阻力为辅变量进行判别工艺参数准确值[5]。
表5 过滤效率与过滤阻力之间灰色关联度分析
后续，基于口罩生产法则，过滤效率尽可能地高和过滤阻力尽可能地低的背景下，我们将过滤效率的约束范围控制在70%以上，过滤阻力控制在30 Pa 以下，筛选出五组数据，分别为：
综上，如表6所示，采取过滤效率为主变量、过滤阻力为辅变量，组号为74 组的数据在工艺参数：接收距离为20 cm、热风速度为1 200 r/min 为最优范围。
表6 约束条件的数据筛选
3 结论
通过调查，将插层前后的数据与结构变量、产品性能进行一一对比，发现除压缩回弹性率以外的变量均在插层前后发生了显著的变化，为插层率是否造成结构变量和产品性能的变化作依据。与此同时，多维尺度分析显示，结构变量与产品性能的数据皆形成拟合效果很好的模型，为数据可靠性以及有效性奠定基础；由于工艺参数的取值范围对产品性能的稳定起到相当大的作用；在工艺参数与过滤效率的关系中，预测工艺参数为接收距离23 cm、热风速度为1 250 r/min 为最优选项。在工艺参数考虑过滤效率和过滤阻力的关系中，工艺参数为接收距离20 cm、热风速度为1 200 r/min 为最优选项。
