一种水基胶的玻璃化转变温度的调控方法

摘要

本发明公开了一种水基胶的玻璃化转变温度的调控方法，属于水基胶技术领域，包括以下步骤：选取乳化剂用量、保护胶体用量、保护胶体浓度、引发剂用量进行单因素试验，根据单因素试验结果，确定正交实验的因素水平，通过对正交试验结果进行极差分析，确定对水基胶的玻璃化转变温度影响最大的因素，并以该因素与增塑剂、聚合单体进行因子试验；通过minitab进行因子试验设计，并检测对应的玻璃化转变温度；以玻璃化转变温度为响应变量，进行因子试验分析，经过筛选确定模型；以目标玻璃化转变温度为响应目标，对模型进行望目型优化，获得各因素的最佳用量；通过设计并实行因子试验，分析因子实验结果，实现了对水基胶的玻璃化转变温度的调控。

权利要求

1.一种水基胶的玻璃化转变温度的调控方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、根据试验体系，选取乳化剂用量、保护胶体用量、保护胶体浓度以及引发剂用量进行单因素试验，拟确定进行正交实验所选元素水平范围；

S2、根据S1单因素试验结果，确定正交试验的因素水平，通过对正交试验结果进行极差分析，确定乳化剂用量、保护胶体用量、保护胶体浓度以及引发剂用量中对水基胶的玻璃化转变温度影响最大的因素，并以所述影响最大的因素与增塑剂和聚合单体进行因子试验；

所述聚合单体为醋酸乙烯酯、丙烯酸丁酯和丙烯酸；

通过对正交试验结果进行极差分析，确定乳化剂用量对水基胶的玻璃化转变温度影响最大；

S3、根据S2筛选的因素，通过Minitab进行因子试验设计，并检测对应的玻璃化转变温度；以玻璃化转变温度为响应变量，进行因子试验分析，经过筛选，确定模型；

所述模型如下：

Tg＝‑24.9+9.09x1+2.726x3‑3.048x4‑6.55x5‑0.438x1x3+1.249x1x5+0.4x4x4式中，x1为乳化剂用量，x3为醋酸乙烯酯的用量，x4为丙烯酸丁酯的用量，x5为丙烯酸的用量；

S4、根据S3确定的模型，以目标玻璃化转变温度为响应目标，对其进行望目型优化，获得S3因子试验中各因素的最佳用量。

2.根据权利要求1所述的水基胶的玻璃化转变温度的调控方法，其特征在于，S1中，拟确定进行正交实验所选元素水平范围的标准是：通过单因素试验结果，以单因素试验过程稳定性以及所制备的水基胶乳液的基本物理指标处于实际使用的较优水平范围为判断标准。

3.根据权利要求1所述的水基胶的玻璃化转变温度的调控方法，其特征在于，S2中，选4

用L9(3)正交表设计正交试验方案。

4.根据权利要求1所述的水基胶的玻璃化转变温度的调控方法，其特征在于，S3中，所述筛选的标准是：模型总体呈现极显著，且显著性越高越好，同时，模型内各因素均呈现极显著、显著、接近显著的影响水平，接近显著影响水平的因素数越少越好，认为这样的模型符合筛选标准。

5.根据权利要求1所述的水基胶的玻璃化转变温度的调控方法，其特征在于，对S3模型进行评估：通过Minitab软件，采用DOE分析法对S3因子试验结果进行分析，通过分析结果的正态检验图、pareto图的T检验以及残差诊断对S3模型进行评估。

6.根据权利要求1所述的水基胶的玻璃化转变温度的调控方法，其特征在于，S4中，具体优化操作是，利用Minitab软件中响应优化器设置进行玻璃化转变温度的优化，以玻璃化转变温度为优化目的，其中设置选项中期权重以及重要度均为1，模型内因素变量无约束和初始值，利用所筛选模型进行优化。

7.根据权利要求1所述的水基胶的玻璃化转变温度的调控方法，其特征在于，具体制备水基胶时，以S4确定的最佳用量投入原料，制备的水基胶的玻璃化转变温度接近目标玻璃化转变温度。

说明书

一种水基胶的玻璃化转变温度的调控方法

技术领域

[0001] 本发明属于水基胶技术领域，具体涉及一种水基胶的玻璃化转变温度的调控方法。

背景技术

[0002] 玻璃化转变温度是衡量水基胶性能的一个重要指标，玻璃化转变温度与水基胶的干燥速度、固化时间以及最低成膜温度有一定的关系。水基胶黏剂玻璃化转变温度越低，其最低成膜温度越低，水基胶干燥速度越快，达到完全固化所需时间越短。其中，通过三元乳液聚合制备水基胶，其原料包括所需单体、增塑剂等都对水基胶的玻璃化转变温度有影响，如何在上述因素存在的情况下，对水基胶玻璃化转变温度进行精准调控，是需要研究的难题。

发明内容

[0003] 为了解决上述技术问题，本发明提供了一种水基胶的玻璃化转变温度的调控方法。

[0004] 本发明具体是通过如下技术方案来实现的。

[0005] 本发明的目的是提供一种水基胶的玻璃化转变温度的调控方法，包括以下步骤：

[0006] S1、根据试验体系，选取乳化剂用量、保护胶体用量、保护胶体浓度以及引发剂用量进行单因素试验，拟确定进行正交实验所选元素水平范围；

[0007] 乳化剂在聚合反应中会影响体系的表面张力，保护胶体在聚合过程中可以防止发生凝聚，同时会与部分单体发生反应，而引发剂则会对自由基的数量产生影响，这些都会对体系的稳定性以及水基胶的物理指标产生影响，保护胶体是溶解后进入反应体系的，溶解后的保护胶体有一定的粘性，所以保护胶体浓度也是影响水基胶物理指标的重要因素，因此首先选取以上四个因素进行单因素试验；

[0008] S2、根据S1单因素试验结果，确定正交实验的因素水平，通过对正交试验结果进行极差分析(通过对每个因素列各水平下的指标测量值的最大值与最小值计算其极差，极差反通应了因素水平变动时试验指标的变动幅度，可以作为判断因素影响的主次顺序的标准)，确定乳化剂用量、保护胶体用量、保护胶体浓度以及引发剂用量中对水基胶的玻璃化转变温度影响最大的因素，并以所述影响最大的因素与增塑剂和聚合单体进行因子试验；

[0009] S3、根据S2筛选的因素，通过Minitab进行因子试验设计，并检测对应的玻璃化转变温度；以玻璃化转变温度为响应变量，进行因子试验分析，经过筛选，确定模型；

[0010] S4、根据S3确定的模型，以目标玻璃化转变温度为响应目标，对其进行望目型优化，获得S3因子试验中各因素的最佳用量。

[0011] 具体制备水基胶时，以S4确定的最佳用量投入原料，制备的水基胶的玻璃化转变温度接近目标玻璃化转变温度。

[0012] 优选的，S1中，拟确定进行正交实验所选元素水平范围的标准是：通过单因素试验结果，以单因素试验过程稳定性以及所制备的水基胶乳液的基本物理指标(粘度、固含量以及pH)处于实际使用的较优水平范围为判断标准。

[0013] 优选的，S2中，所述聚合单体为醋酸乙烯酯(VAc)、丙烯酸丁酯(BA)和丙烯酸(AA)。

[0014] 优选的，S2中，选用L9(34)正交表设计正交实验方案。

[0015] 优选的，S2中，通过对正交试验结果进行极差分析，确定乳化剂用量对水基胶的玻璃化转变温度影响最大。

[0016] 优选的，S3中，所述模型如下：

[0017] Tg＝‑24.9+9.09x1+2.726x3‑3.048x4‑6.55x5‑0.438x1x3+1.249x1x5+0.4x4x4[0018] 式中，x1为乳化剂用量，x3为醋酸乙烯酯的用量，x4为丙烯酸丁酯的用量，x5为丙烯酸的用量。

[0019] 优选的，S3中，所述筛选的标准是：模型总体呈现极显著，且显著性越高越好，同时，模型内各因素均呈现极显著、显著、接近显著的影响水平，接近显著影响水平的因素数越少越好，认为这样的模型符合筛选标准。

[0020] 优选的，对S3模型进行评估：通过Minitab软件，采用DOE分析法对S3因子设计试验结果进行分析，通过分析结果的正态检验图、pareto图的T检验以及残差诊断对S3模型进行评估。

[0021] 优选的，S4中，具体优化操作是，利用Minitab软件中响应优化器设置进行玻璃化转变温度的优化，以玻璃化转变温度(‑2℃)为优化目的，其中设置选项中期权重以及重要度均为1，模型内因素变量无约束和初始值，利用所筛选模型进行优化。

[0022] 本发明与现有技术相比具有如下有益效果：

[0023] (1)本发明通过三元乳液聚合制备水基胶，其原料包括所需单体、增塑剂等都对水基胶的玻璃化转变温度有影响，为验证试验体系内的乳化剂、保护胶体及引发剂的用量、保护胶体的浓度对水基胶玻璃化转变温度是否具有一定的影响，通过单因素试验及正交实验进行筛选并确定其因素水平，最终，通过设计并实行因子试验，分析因子实验结果，确定模型，对模型进行优化，获得原料最佳用量，实际制备时，采用该最佳用量进行投料，即可获得目标玻璃化转变温度，实现了对水基胶的玻璃化转变温度的精准调控；

[0024] (2)所选因素进行通过系统的试验设计的方法，有效减少实验次数的同时，通过对试验结果的分析，得到各因素对水基胶玻璃化转变温度的影响趋势，且所选模型通过验证，证明所选模型可以有效调控水基胶的玻璃化转变温度。

附图说明

[0025] 图1为标准化效应的正态图(a)以及pareto图(b)；

[0026] 图2为四合一残差图；

[0027] 图3为标准化残差正态图；

[0028] 图4为模型主效应图；

[0029] 图5为模型交互作用图；

[0030] 图6为VAc与乳化剂的等值线图(a)及曲面图(b)；

[0031] 图7为AA与乳化剂的等值线图(a)及曲面图(b)；

[0032] 图8为AA与BA的等值线图(a)及曲面图(b)；

[0033] 图9为模型优化响应。

具体实施方式

[0034] 为了使本领域技术人员更好地理解本发明的技术方案能予以实施，下面结合具体实施例和附图对本发明作进一步说明，但所举实施例不作为对本发明的限定。

[0035] 下述各实施例中所述实验方法和检测方法，如无特殊说明，均为常规方法；所述试剂和材料，如无特殊说明，均可在市场上购买得到。

[0036] 为了对本发明进行详细说明，下面以具体的水基胶反应体系为例，通过使用本发明方法，来调控其玻璃化转变温度。

[0037] 以VAc、BA、AA分别为聚合单体，所选乳化剂为C12‑14仲醇聚氧乙烯醚，保护胶体为PVA‑1788，引发剂为过硫酸铵，增塑剂为柠檬酸三乙酯，NaHCO3溶液为pH调节剂，通过乳液聚合制备水基胶。

[0038] 对上述水基胶体系的玻璃化转变温度进行调控，具体方法是：

[0039] 步骤一：首先，以乳化剂、保护胶体以及引发剂为对象，选取乳化剂用量、保护胶体用量、保护胶体浓度以及引发剂用量进行单因素试验，拟确定进行正交实验所选元素水平范围。乳化剂在聚合反应中会影响体系的表面张力，保护胶体在聚合过程中可以防止发生凝聚，同时会与部分单体发生反应，而引发剂则会对自由基的数量产生影响，这些都会对体系的稳定性以及水基胶的物理指标产生影响，保护胶体是溶解后进入反应体系的，溶解后的保护胶体有一定的粘性，所以保护胶体浓度也是影响水基胶物理指标的重要因素，因此选取以上四个因素进行单因素试验。

[0040] 表1单因素试验参数及水平

[0041]

[0042] 步骤二：根据单因素试验结果，确定正交实验的因素水平。选用L9(34)正交表设计正交实验方案，其中，各因素的水平设计以及试验方案及玻璃化转变温度测量结果见表2。

[0043] 表2正交试验设计

[0044]

[0045]

[0046] 通过对正交试验结果进行极差分析，通过对每个因素列各水平下的指标测量值的最大值与最小值计算其极差，极差反应了因素水平变动时试验指标的变动幅度，可以作为判断因素影响的主次顺序的标准，发现乳化剂用量对水基胶的玻璃化转变温度的影响最大。因此，最终确定以乳化剂、增塑剂、三种单体(VAc、BA、AA)进行因子试验以对水基胶玻璃化转变温度进行优化。

[0047] 步骤三：因子试验的设计及实施方案如下表3、表4所示。

[0048] 表3因素水平表

[0049]

[0050] 按照以上因素及水平的设计，设计五因素两水平，1/2部分实施，分辨度为Ⅴ，中心点数为3的因子试验设计表，其设计结果以及玻璃化转变温度的测量结果如表4所示。

[0051] 表4因子试验设计表所占比重

[0052]

[0053]

[0054] 步骤四：对因子试验的结果进行分析

[0055] (一)模型的选择

[0056] 根据因子试验玻璃化转变温度的测量结果，以玻璃化转变温度为响应变量，进行因子试验分析，经过筛选，模型总体呈现极显著，且显著性越高越好，同时，模型内各因素均呈现极显著、显著、接近显著的影响水平，接近显著影响水平的因素数越少越好，认为这样的模型符合筛选标准，最终确定模型如下所示：

[0057] Tg＝‑24.9+9.09x1+2.726x3‑3.048x4‑6.55x5‑0.438x1x3+1.249x1x5+0.4x4x4[0058] 式中，x1为乳化剂用量，x3为醋酸乙烯酯的用量，x4为丙烯酸丁酯的用量，x5为丙烯酸的用量；

[0059] 对所选模型进行因子试验DOE分析，由分析结果的方差分析表‑表1得知，模型总体P值为0.000小于显著水平，即认为回归效果是显著的，模型中因子的主效应以及交互作用均对玻璃化转变温度产生极显著的影响，且弯曲以及失拟项的P值分别为0.408、0.701，大于显著水平，认为本模型未产生失拟以及弯曲现象。

[0060] 表5方差分析表

[0061]

[0062] 由模型汇总表‑表2可知，标准偏差S相对较小，R‑sq与R‑sq调整较为接近，R‑sq预测相对较大，综合以上认为，此模型的拟合程度较高。

[0063] 表6模型汇总表

[0064]

[0065] 由图1标准化效应的正态图以及pareto图的T检验可知，此模型中，VAc、BA、AA、以及乳化剂*VAc、乳化剂*AA以及BA*AA均达到了显著水平。

[0066] (二)残差诊断

[0067] 通过DOE分析对所选模型进行残差诊断，图2为模型DOE残差分析结果显示的的四合一残差图，由残差正态概率图左上以及残差直方图左下可见，残差均服从正态分布，由残差与拟合值的散点图右上可知，各点残差保持等方差性，无明显的“漏斗型”以及“喇叭形”，由残差与观测值顺序的散点图右下可见，各点随机在水平轴上下无规则的波动，综上所述，可以认定数据与模型拟合的较好，残差在正常范围内。

[0068] (三)模型的解释

[0069] 由拟合模型的标准化残差图如图3可知，标准化残差符合正态分布，可以得出，残差及残差数据都是正常的。

[0070] 拟合模型中对应的主效应图和因子交互作用图如图4及5所示，从主效应图可以看出，相对乳化剂、VAc，以及AA，BA与玻璃化转变温度的回归线较陡，因此，BA对玻璃化转变温度的主效应影响较为显著，其次为VAc、AA，乳化剂对玻璃化转变温度的主效应影响相对最为不显著，为了使玻璃化转变温度在一定范围内取到最小值，VAc、AA与乳化剂都是取值越小越好，而BA取值越大越好，即VAc、乳化剂与AA分别应取下限24.00％、2.50％与0.40％，而BA应取上限12.00％。从因子的交互作用图可以看出，乳化剂与VAc、乳化剂与AA以及BA与AA的效应线均不平行，且在一定范围内有明显的交点，因此说明，三组交互作用对玻璃化转变温度的影响均达到了显著水平。

[0071] 模型中，乳化剂与VAc、乳化剂与AA、BA与AA均存在交互作用，由VAc与乳化剂的等值线图与曲面图如图6可以看出，当乳化剂为单体总量的2.50％，VAc为总份数的24.00％时，玻璃化转变温度取最小值。

[0072] 由AA与乳化剂的等值线图与曲面图如图7可以看出，当乳化剂为单体总量的5.50％，AA为总份数的0.40％左右时，玻璃化转变温度取最小值。

[0073] 由AA与BA的等值线图与曲面图如图8可以看出，当BA为总份数的12.00％，AA为总份数的0.40％左右时，玻璃化转变温度取最小值。

[0074] 结合对模型中玻璃化转变温度的交互作用分析可知，乳化剂与VAc的交互作用较弱，因此忽略乳化剂与VAc的等值线图与曲面图所的出的玻璃化转变温度所对应的因素的取值，结合乳化剂与AA交互作用以及BA与AA交互作用的等值线图以及曲面图的分析，可知，当乳化剂为单体总量的5.50％，BA与AA分别为总份数的12.00％以及0.40％时，玻璃化转变温度取最小值。

[0075] (四)模型最优化

[0076] 在一定范围内，当玻璃化转变温度越低，相应的其最低成膜温度也就越低，根据所选模型，通过优化响应器设置对模型中涉及到的自变量进行优化，以文献中所涉及到的最低玻璃化转变温度‑2℃为响应目标对其进行望目型优化，其优化结果如图9所示，结果显示，乳化剂用量为单体总量的5.50％，VAc、BA、AA分别为总份数的24.00％、12.00％以及0.40％时，玻璃化转变温度最终可达到‑1.8277℃，合意度为0.99547，接近于1，说明优化结果能够获得较好的结果。

[0077] (五)验证试验

[0078] 以模型优化的试验参数对试验指标玻璃化转变温度进行预测，其预测结果如下表所示，优化结果的拟合值为‑1.83℃，标准误差为2.10，95％置信区间在‑6.44～2.79之间，95％预测区间在‑9.88～6.22之间。

[0079] 表7实验优化预测结果

[0080]

[0081] 按照优化后的条件：乳化剂用量为单体总量的5.50％，VAc、BA、AA分别为总份数的24.00％、12.00％以及0.40％，增塑剂为单体总量的5.00％，其余原料用量保持不变，以同样的方法制备水基胶并测量其玻璃化转变温度，结果如表8显示，其粘度、固含量、pH以及粒径均在较优水平范围内，玻璃化转变温度平均值为‑1.46℃，RSD为3.96％，玻璃化转变温度平均值接近于模型优化的预测值，且结果在95％置信区间内，说明以优化后的实验条件制备水基胶，能够达到降低玻璃化转变温度的目的且重复性较好，因而证明所选模型对水基胶的玻璃化转变温度的拟合具有高度统计学意义，通过改变模型内自变量的值能够明显改善水基胶的玻璃化转变温度。

[0082] 表8验证试验结果

[0083]

[0084] 显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内也意图包含这些改动和变型在内。