林子榆，李 濤，黃海燕

（廣州華商學院 廣州 增城 511300）

0 引言

熔噴非織造材料是口罩生產的重要原材料，具有很好的過濾性能，其生產工藝簡單、成本低、質量輕等特點，受到國內外企業(yè)的廣泛關注。在熔噴非織造材料的產業(yè)化生產中，3D 熔噴聚丙烯材料厚度越薄，試樣孔隙率越高，透氣性越好，但抗壓性能越差[1]。在高速高溫氣流中，不利于熔體均勻牽伸，從而伴隨超細纖維的產生，甚至會出現(xiàn)纖維直徑差異較大的情況[2]。水駐極、電暈駐極熔噴非織造材料表面都能產生正負電荷，且呈隨機分布[3]。所以，由于熔噴非織造材料纖維非常細，在使用過程中經常因為壓縮回彈性差而導致其性能得不到保障。因此，科學家們創(chuàng)造出插層熔噴法，即通過在聚丙烯（PP）熔噴制備過程中將滌綸（PET）短纖等纖維插入熔噴纖維流，制備出了“Z型”結構的插層熔噴非織造材料。

插層熔噴非織造材料制備工藝參數(shù)較多，參數(shù)之間還存在交互影響，加上插層氣流之后更為復雜，因此，通過工藝參數(shù)（接收距離和熱空氣速度）決定結構變量（厚度、孔隙率、壓縮回彈性），而由結構變量決定最終產品性能（過濾阻力、過濾效率、透氣性）的研究也變得較為復雜。

1 插層熔噴非織造材料工藝原理

常見的熔噴非織造布的生產過程一般是聚合物的喂入—熔融后擠出—原料的過濾—原料的計量—噴絲—成網—卷取—后加工—產品[4]；是利用聚丙烯熔噴制備過程中將滌綸短纖等纖維插入熔噴纖維流，將熔體進行有效的牽伸及冷卻，最終形成網簾進行加固，成為聚丙烯熔噴非織造布。

1.1 基于結構變量、產品性能綜合分析

1.1.1 皮爾遜相關性分析

判斷插層率對結構變量的哪一個因素影響更為顯著，如表1所示。壓縮回彈性率的相關系數(shù)為0.01，說明插層率對壓縮回彈性率的影響更為顯著。

表1 結構變量和插層率的相關性分析

表2（續(xù)）

判斷插層率對產品性能的哪一個因素影響更為顯著：可以從表2中看出過濾阻力的相關系數(shù)為0.248，為三者最小值，說明插層率對過濾阻力的影響更為顯著。

表2 產品性能和插層率的相關性分析

1.1.2t檢驗配對

通過將插層前后的數(shù)據與結構變量、產品性能的各變量進行對比，為插層率是否造成結構變量和產品性能的變化作依據。

通過在GraphPad 建立配對樣本t檢驗，比較數(shù)據之間的差異關系，從圖1可以看出厚度、孔隙率、過濾阻力、過濾效率和透氣率的數(shù)值在未插層到插層后出現(xiàn)了顯著的變化趨勢，而壓縮回彈性率在未插層到插層后并沒有出現(xiàn)顯著的變化趨勢。

圖1 插層率與結構變量、產品性能配對樣本t 檢驗

1.1.3 多維矩陣尺度

Formatrix

Stress=.02150RSQ=.99954

通過多維尺度分析，從圖2中可以看出K 壓力指標值為0.0215，RSQ=0.99954，說明模型擬合很好。

圖2 結構變量之間的多維尺度分析

Formatrix

Stress=.01549RSQ=.99976

通過多維尺度分析，從圖3可以看出K 壓力指標值為0.01549，RSQ=0.99976，說明模型擬合很好。從二維感知圖看出每一個維度都存在著差不多數(shù)量的組別，且右邊維度中的組別分布比較密集，所以在使用這些組別進行計算時會更偏向于準確值。

圖3 產品性能之間的多維尺度分析

2 基于插層熔噴非織造材料的預測研究

2.1 結構變量相關范圍預測——多重插補法

多重插補法是在控制變量的基礎上，以加權平均的方法將原先沒有的熱風速度的結構變量算出來，并與源數(shù)據結合，以多重插補的方法將數(shù)據進行填補，結果如下：

通過控制變量，先將沒有出現(xiàn)的熱風速度以均值求得，如熱風速度（850、950、1150、1250），公式展示：

在接收距離依次為40、35、30、25、20 前提下的各變量取值：

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 工藝參數(shù)與過濾效率的相關預測——灰色關聯(lián)度

在進行多重插補法的基礎上，將工藝參數(shù)與過濾效率進行灰色關聯(lián)度分析，進而得到關聯(lián)性最強的變量，并以此為依據進行數(shù)據篩選，結果如表4所示。

表4 工藝參數(shù)與過濾效率關聯(lián)度分析

通過表4判斷關聯(lián)度的大小，我們能發(fā)現(xiàn)熱風速度比接收距離對過濾效率的影響更大，進而以熱風速度為主、接收距離為輔進行篩選。最終，以熱風速度為主、接收距離為輔，在表3預測結構變量的范圍下，以工藝參數(shù)：接收距離23 cm、熱風速度為1 250 r/min 為最優(yōu)選項。

表3 多重插補法預測結構變量

2.3 工藝參數(shù)與過濾效率、過濾阻力的相關預測

2.3.1 背景

在口罩生產過程中，如果可以保證過濾效率盡可能地高，而過濾阻力盡可能地低，將可以極大程度保證口罩生產的性能。因此，與過濾效率和過濾阻力有關的工藝參數(shù)預測范圍成為本文的研究方向。

2.3.2 數(shù)據約束條件篩選

0 ＜L ＜100，0 ＜v ＜20

0 ＜m ＜3，0 ＜P ＜85%

2.3.3 灰色關聯(lián)度分析

第一步：選擇參考序列X0=(X01，X02，X03，X04，X05，X06，X07,X08)；比較序列Xi=(Xi1，Xi2，Xi3，Xi4，Xi5，Xi6，Xi7,Xi8)，其中i=1，2，3，…，n。

第二步：對變量進行無量綱化處理。常用方法有初值法、均值法等。此處運用初值法，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。差序列為：△0i(k)=|x0(k)－xi(k)|，k=1，2，…，n。

最大差為：M=MaxiMaxk△i(k)

最小差為：m=MiniMink△i(k)

第四步：計算關聯(lián)系數(shù)。

r(x0(k)，xi(k))=(m+§M)/(△0i(k)+§M)，§∈(0，1),k=1，2，…，n；

i=0，1，2，…，m。其中§為分辨系數(shù)，常取§=0.5。

第五步：求關聯(lián)度。

r(x0，xi)=；i=0，1，2，…，m。

第六步：分析結果。若r(x0，xi)＞r(x0，xj)＞r(x0，xk)＞…＞r(x0，xz)，則表示xi優(yōu)于xj，xj優(yōu)于xk，其余依此類推。記xi＞xj＞xk＞…＞xz。其中，xi＞xj表示因子xi對參考序列x0 的灰色關聯(lián)度大于xj。關聯(lián)度越大，說明該組因素與母因素之間的緊密程度越強。

通過表5最后關聯(lián)度數(shù)據發(fā)現(xiàn)，熱風速度與過濾效率的關聯(lián)度最高為0.737，而過濾阻力與接收距離的關聯(lián)度最高為0.631。通過對比發(fā)現(xiàn)，過濾效率對工藝參數(shù)兩者的關聯(lián)度均高于過濾阻力的最高關聯(lián)值。所以我們將以過濾效率為主變量，過濾阻力為輔變量進行判別工藝參數(shù)準確值[5]。

表5 過濾效率與過濾阻力之間灰色關聯(lián)度分析

后續(xù)，基于口罩生產法則，過濾效率盡可能地高和過濾阻力盡可能地低的背景下，我們將過濾效率的約束范圍控制在70%以上，過濾阻力控制在30 Pa 以下，篩選出五組數(shù)據，分別為：

綜上，如表6所示，采取過濾效率為主變量、過濾阻力為輔變量，組號為74 組的數(shù)據在工藝參數(shù)：接收距離為20 cm、熱風速度為1 200 r/min 為最優(yōu)范圍。

表6 約束條件的數(shù)據篩選

3 結論

通過調查，將插層前后的數(shù)據與結構變量、產品性能進行一一對比，發(fā)現(xiàn)除壓縮回彈性率以外的變量均在插層前后發(fā)生了顯著的變化，為插層率是否造成結構變量和產品性能的變化作依據。與此同時，多維尺度分析顯示，結構變量與產品性能的數(shù)據皆形成擬合效果很好的模型，為數(shù)據可靠性以及有效性奠定基礎；由于工藝參數(shù)的取值范圍對產品性能的穩(wěn)定起到相當大的作用；在工藝參數(shù)與過濾效率的關系中，預測工藝參數(shù)為接收距離23 cm、熱風速度為1 250 r/min 為最優(yōu)選項。在工藝參數(shù)考慮過濾效率和過濾阻力的關系中，工藝參數(shù)為接收距離20 cm、熱風速度為1 200 r/min 為最優(yōu)選項。