雷光财
,
丁霖桐
,
刘艳玲
,
邓远名
,
瞿波
,
许一婷
,
戴李宗
高分子材料科学与工程
采用反相悬浮聚合法制备多孔AA-AANa-AM共聚物微球.经FT-IR、SEM、EDS等手段对微球组成、结构与微区进行分析,认为:通过对AA-AANa-AM共聚物组成的设计,可有效控制高吸水性树脂(SAR)微球的成孔情况;随PAM含量增多,微球内孔数增加,孔径略有增加,当AM与AA比值为1/2时,所制得SAR微球的成孔情况最佳;微球所形成的多孔结构均为连通开孔结构.探索微球成孔机理,认为树脂组成上的差异和外界的诱导作用是孔洞形成的原因.经检测,微球吸水倍率为1150 g/g,吸100倍水最快只需15s.
关键词:
反相悬浮聚合
,
高吸水性树脂
,
多孔性
,
共聚物微球
,
聚丙烯酰胺
杨榛
,
乔文明
,
梁晓怿
新型炭材料
doi:10.1016/S1872-5805(17)60108-2
如何控制和预测孔结构是炭气凝胶研究的重要课题.然而,由于耗时耗财,导致实验方法研究控制和预测孔结构成为难题.本文提出一种基于神经网络的炭气凝胶孔结构的预测与优化模型,并采用遗传算法设计和优化模型,对六种典型训练算法模型性能进行比较分析.利用该模型对孔径和吸附容量进行预测,两者的预测相关系数分别为0.992和0.981,预测均方根误差分别为0.077和0.054.经测试,该模型与实验研究的结果相符,并有效的应用于预测和控制炭气凝胶实验参数.
关键词:
炭气凝胶
,
孔结构
,
神经网络
,
训练算法
,
模型
