基于30 m3聚合釜的纳米CaCO3原位聚合PVC树脂颗粒特性预测与优化

夏陆岳; 韩金铭; 韩和良; 蔡亦军; 潘海天

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基于30 m3聚合釜的纳米CaCO3原位聚合PVC树脂颗粒特性预测与优化

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通过微乳化分散技术使CaCO3实现良好分散,通过氯乙烯原位悬浮聚合制得了纳米CaCO3微乳化法原位聚合PVC树脂(简称纳米PVC树脂).为解决纳米PVC树脂的颗粒形态控制难题,提出了基于组合神经网络的软测量方法,建立了纳米PVC树脂颗粒特性的软测量预测模型,应用效果表明该软测量模型能较准确地预测纳米PVC树脂的平均粒径.利用该软测量预测模型在30 m3聚合釜上实现了纳米PVC树脂颗粒特性优化,制得具有较理想颗粒特性的纳米PVC树脂.

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来源
《聚氯乙烯》 |2010年第1期|23-25|共3页
作者
夏陆岳; 韩金铭; 韩和良; 蔡亦军; 潘海天;
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作者单位

浙江工业大学化学工程与材料学院,浙江,杭州,310032;

浙江巨化股份有限公司电化厂,浙江,衢州,324004;

杭州华纳化工有限公司,浙江,杭州,310006;

浙江工业大学化学工程与材料学院,浙江,杭州,310032;

浙江工业大学化学工程与材料学院,浙江,杭州,310032;

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正文语种 chi
中图分类聚氯乙烯及塑料;
关键词
PVC树脂; 纳米碳酸钙; 颗粒特性; 组合神经网络; 预测; 优化;

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