CN108579700A - 一种多空隙吸附有机挥发物碳酸钙高岭土复合材料及制备方法 - Google Patents
一种多空隙吸附有机挥发物碳酸钙高岭土复合材料及制备方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明属于化工材料技术领域,公开了一种多空隙吸附有机挥发物碳酸钙高岭土复合材料及其制备方法,制备系统包括:研磨模块、搅拌模块、离心脱水模块、烘干模块、冷压模块、烧结模块。本发明提高苯乙烯包覆碳酸钙复合粒子,粘附在碳酸钙的表面,同时通过有机膨润土进一步增强了碳酸钙的润滑性、耐水性和耐高温性,使碳酸钙在工业中具有广泛的应用。本发明中通过助剂中甲基三乙氧基硅烷、氟化锆、石英粉和椴木灰烬。较未改性碳酸钙填充聚四氟乙烯复合材料,大幅度提升断裂伸长率。较未改性碳酸钙填充聚四氟乙烯复合材料,大幅度提升拉伸强度。
Description
技术领域
本发明属于化工材料技术领域,尤其涉及一种多空隙吸附有机挥发物碳酸钙高岭土复合材料及其制备方法。
背景技术
碳酸钙是一种无机化合物,俗称:灰石、石灰石、石粉、大理石等。主要成分:方解石,化学式是CaCO3,呈中性,基本上不溶于水,溶于盐酸。它是地球上常见物质,存在于霰石、方解石、白垩、石灰岩、大理石、石灰华等岩石内,亦为动物骨骼或外壳的主要成分。碳酸钙是重要的建筑材料,工业上用途甚广。碳酸钙是由钙离子和碳酸根离子结合生成的,所以既是钙盐也是碳酸盐。然而,现有碳酸钙复合材料使用的碳酸钙性能差,同时碳酸钙复合材料制备成本高,容易断裂,拉伸强度差。
所谓“总加热时间”,是指在调度问题中,被调度对象一般为由N个加热段组成的集合,称之为实例(Instance)。用I表示实例,Jj表示其中的第j个加热段。每个加热段Jj都有各自的到达时间(Release time)Rj和加热时间Pj(Processing time)。在调度方案S中,加热时间为Sj(Start time),完成时间为Cj(Completion time),而总完成时间即∑Cj(Totalcompletion time)。所谓“总完成加热时间预测”,是指用科学的数学模型预测出任务的总完成加热时间。
在工程应用中,广泛存在着总完成加热时间预测的需求。加热调度能更合理地协调各种活动,从而提高生产率同时降低生产成本。制定科学的调度方案(包括预测出合理的总完成时间),可以有效地控制加热效率。
综上所述,现有技术存在的问题是:
现有碳酸钙复合材料使用的碳酸钙性能差,同时碳酸钙复合材料制备成本高,容易断裂,拉伸强度差。
现有技术的制备方法繁琐、复杂。
现有技术的加热设备完成加热时间预测性差,不能进行有效控制各阶段加热状况,不能节约电能。
发明内容
针对现有技术存在的问题,本发明提供了一种多空隙吸附有机挥发物碳酸钙高岭土复合材料及其制备方法。
本发明是这样实现的,一种多空隙吸附有机挥发物碳酸钙高岭土复合材料的制备方法,包括以下步骤:
步骤一,通过研磨模块将轻质碳酸钙粉、氢氧化铝、硬脂酸锌、硼砂、氧化铬、石英粉、明矾、柠檬酸三乙酯、柠檬酸三乙酯、高岭土和助剂混合研磨16-20min成粉末;
步骤二,通过搅拌模块将油酸钠加去离子水溶解制成质量浓度为1%的油酸钠水溶液,电动搅拌13-15min并升高温度至66-70℃,加入研磨模块产物搅拌1.6-2h,搅拌完成后静置5-6h后抽滤,用去离子水洗涤,在烘箱中于86-90℃下烘干备用;
步骤三,通过离心脱水模块将搅拌模块产物加入适量的去离子水搅拌成浆液,再加入十二烷基苯磺酸钠和苯乙烯搅拌0.6-1h,将混合物升温至76-80℃后保持6-10小时后离心脱水,用去离子水冲洗后在于80-90℃烘箱中烘干,研磨成粉末;
步骤四,通过烘干模块在有机膨润土加入2-5倍量的甲醇溶液活化0.6-1h,再在研磨机中研磨1-3h至300-500目,再加入去离子水超声分散均匀,加入离心脱水模块产物,混合均匀,升高温度至86-100℃至甲醇挥发,烘干生成改性碳酸钙粉体;
步骤五,通过冷压模块将改性碳酸钙粉体与聚四氟乙烯悬浮粉体搅拌共混得到混合料,将混合料放入模具冷压成形得到复合板材;
步骤六,通过烧结模块使用铝箔将所述复合板材包好至于马弗炉中,加热程序分段升温烧结,得到改性碳酸钙复合材料。
进一步,所述助剂由以下重量份的原料混合,研磨分散均匀制成;各物料为:甲基三乙氧基硅烷2-3份、氟化锆1-2份、石英粉1-2份和椴木灰烬1-2份。
进一步,所述加热程序分段升温烧结过程如下:
第一阶段由室温升至180℃,恒温155min;第二阶段由180℃升温至280℃,恒温180min;第三阶段由275℃升温至365℃,恒温180min。
本发明的另一目的在于提供一种多空隙吸附有机挥发物碳酸钙高岭土复合材料制备系统,包括:
研磨模块,与搅拌模块连接,用于将轻质碳酸钙粉、氢氧化铝、硬脂酸锌、硼砂、氧化铬、石英粉、明矾、柠檬酸三乙酯、柠檬酸三乙酯、高岭土和助剂混合研磨16-20min成粉末;
搅拌模块,与研磨模块、离心脱水模块连接,用于将油酸钠加去离子水溶解制成质量浓度为1%的油酸钠水溶液,电动搅拌13-15min并升高温度至66-70℃,加入研磨模块产物搅拌1.6-2h,搅拌完成后静置5-6h后抽滤,用去离子水洗涤,在烘箱中于86-90℃下烘干备用;
离心脱水模块,与搅拌模块、烘干模块连接,用于将搅拌模块产物加入适量的去离子水搅拌成浆液,再加入十二烷基苯磺酸钠和苯乙烯搅拌0.6-1h,将混合物升温至76-80℃后保持6-10小时后离心脱水,用去离子水冲洗后在于80-90℃烘箱中烘干,研磨成粉末;
烘干模块,与离心脱水模块、冷压模块连接,用于在有机膨润土加入2-5倍量的甲醇溶液活化0.6-1h,再在研磨机中研磨1-3h至300-500目,再加入去离子水超声分散均匀,加入离心脱水模块产物,混合均匀,升高温度至86-100℃至甲醇挥发,烘干生成改性碳酸钙粉体;
冷压模块,与烘干模块、烧结模块连接,用于将改性碳酸钙粉体与聚四氟乙烯悬浮粉体搅拌共混得到混合料,将混合料放入模具冷压成形得到复合板材;
烧结模块,与冷压模块连接,用于使用铝箔将所述复合板材包好至于马弗炉中,加热程序分段升温烧结,得到改性碳酸钙复合材料。
进一步,所述马弗炉集成有:
基于Hadoop构建包含关系型数据库数据、传感器数据和控制器数据的分析模块;
总完成加热时间影响因素分析模块,在MapReduce框架下运用Apriori关联规则挖掘算法,在分析模块中进行分析和挖掘,得到总完成加热时间影响因素;
神经网络模型BP构建模块,结合总完成加热时间影响因素和总完成加热时间历史数据,构建神经网络模型BP,产生神经网络模型BP的初始权值;
动态神经网络模型DBP构建模块,对神经网络模型BP的权值和阈值进行动态改进,获得动态神经网络模型DBP,产生动态神经网络模型DBP的权值和阈值;
完成加热时间预测值获取模块,运用自适应免疫遗传AIGA算法优化动态神经网络模型DBP,获得预测模型AIGA-DBP,根据预测模型AIGA-DBP计算总完成加热时间预测值;
总完成加热时间预测值判断模块,判断总完成加热时间预测值与总完成加热时间期望值的误差是否满足设定的条件,若是,输出总完成加热时间预测值;否则重新执行完成加热时间预测值获取;
输出模块,输出总完成加热时间预测值;
进一步,总完成加热时间影响因素分析模块在MapReduce框架下运用Apriori关联规则挖掘算法中,使用MapReduce计算模型得到频繁1项集的集合L1,产生候选k项集的集合Ck,其中k≥2;
在Map函数处理阶段,每个Map任务计算其所处理的事务数据集中每个事务记录中包含在Ck中的项目集的出现次数,对于每个Map任务来说,如果候选k项集的某个项集出现在一个事务记录中,则Map函数产生并输出<某个项集,1>键值对给Combiner函数,由Combiner函数处理后交给Reduce函数;
在Reduce函数处理阶段,Reduce函数累加Ck中的项目集的出现次数,得到所有项目集的支持频度,所有支持频度≥设定的最小支持频度的项目集组成频繁项集Lk的集合,如果k<最大的迭代次数且不为空,则执行k++,转入步骤Map函数处理阶段;否则,结束运行。
进一步,神经网络模型BP构建模块产生神经网络模型BP初始权值中,将权值初始化为[a,b]之间的随机数,其中a,b为满足以下方程的整数:
其中H为网络隐含层节点数;
动态神经网络模型DBP构建模块构建动态神经网络模型DBP中,调整神经网络模型BP隐含层与输出层之间的权值wkj;
调整wkj的目的是希望输出节点j的新输出o* pj比当前输出opj更接近目标值tpj,定义:
其中α代表接近度,在每个训练周期保持不变,并随隐含层节点数H的调整而变小,不考虑阈值,则有:
其中wk j和w* k j分别为更新前后的权值,ypk为隐含层输出,△wkj为wkj的改变量;
根据公式得到△wkj的求解方程:
其中,
根据最小平方和误差原则求解方程得到△wkj的近似解:
对每一个连接到输出节点j的隐含层节点k,计算k与j之间的权值变化△wkj,更新权值并计算平方和误差E,然后在k∈[1,H]区间选择一个最优的k,使得E最小。
本发明的另一目的在于提供一种运行所述多空隙吸附有机挥发物碳酸钙高岭土复合材料的制备系统的计算机程序。
本发明的另一目的在于提供一种运行所述多空隙吸附有机挥发物碳酸钙高岭土复合材料的制备系统的信息数据处理终端。
本发明的另一目的在于提供一种计算机可读存储介质,包括指令,当其在计算机上运行时,使得计算机执行所述多空隙吸附有机挥发物碳酸钙高岭土复合材料的制备系统的运行方法。
本发明的另一目的在于提供一种多空隙吸附有机挥发物碳酸钙高岭土复合材料,按照重量份由:
轻质碳酸钙粉10-15份、氢氧化铝10-15份、硬脂酸锌5-10份、硼砂10-15份、氧化铬5-8份、石英粉10-15份、明矾5-6份、柠檬酸三乙酯5-15份、柠檬酸三乙酯5-15份、高岭土10-15份、助剂5-7份、油酸钠3-5份、十二烷基苯磺酸钠3-5份、苯乙烯5-10份、有机膨润土5-10份及聚四氟乙烯5-10份组成。
本发明的优点及积极效果为:
本发明提高苯乙烯包覆碳酸钙复合粒子,粘附在碳酸钙的表面,同时通过有机膨润土进一步增强了碳酸钙的润滑性、耐水性和耐高温性,使碳酸钙在工业中具有广泛的应用。本发明中通过助剂中甲基三乙氧基硅烷、氟化锆、石英粉和椴木灰烬,进一步地将轻抚碳酸钙粉末分散,防止团聚,对碳酸钙性能具有进一步提升效果;同时利用新工艺对廉价易得的碳酸钙改性之后填充高性能但价格昂贵的聚四氟乙烯,能达到相应性能的同时大幅降低成本。较未改性碳酸钙填充聚四氟乙烯复合材料,大幅度提升断裂伸长率到140%。较未改性碳酸钙填充聚四氟乙烯复合材料,增强拉伸强度1cN/dtex~2cN/dtex。
本发明的制备方法简单,可操作性强。
本发明的加热程序,首先构建分析模块,然后运用关联规则算法挖掘出总完加热时间影响因素,并构建神经网络模型BP,对神经网络模型BP的权值和阈值进行动态改进,从而获得动态神经网络模型DBP,再运用自适应免疫遗传AIGA算法优化动态神经网络模型DBP获得预测模型AIGA-DBP,最后运用预测模型AIGA-DBP计算出总完加热时间预测值,根据总完加热时间预测值能够优化加热的分阶段加热流程,提高加热效率。
附图说明
图1是本发明实施提供的多空隙吸附有机挥发物碳酸钙高岭土复合材料的制备方法流程图。
图2是本发明实施提供的多空隙吸附有机挥发物碳酸钙高岭土复合材料制备系统结构框图。
图中:1、研磨模块;2、搅拌模块;3、离心脱水模块;4、烘干模块;5、冷压模块;6、烧结模块。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
下面结合附图及具体实施例对本发明的应用原理作进一步描述。
如图1所示,本发明提供的一种多空隙吸附有机挥发物碳酸钙高岭土复合材料的制备方法包括以下步骤:
S101,通过研磨模块将轻质碳酸钙粉、氢氧化铝、硬脂酸锌、硼砂、氧化铬、石英粉、明矾、柠檬酸三乙酯、柠檬酸三乙酯、高岭土和助剂混合研磨16-20min成粉末;
S102,通过搅拌模块将油酸钠加去离子水溶解制成质量浓度为1%的油酸钠水溶液,电动搅拌13-15min并升高温度至66-70℃,加入研磨模块产物搅拌1.6-2h,搅拌完成后静置5-6h后抽滤,用去离子水洗涤,在烘箱中于86-90℃下烘干备用;
S103,通过离心脱水模块将搅拌模块产物加入适量的去离子水搅拌成浆液,再加入十二烷基苯磺酸钠和苯乙烯搅拌0.6-1h,将混合物升温至76-80℃后保持6-10小时后离心脱水,用去离子水冲洗后在于80-90℃烘箱中烘干,研磨成粉末;
S104,通过烘干模块在有机膨润土加入2-5倍量的甲醇溶液活化0.6-1h,再在研磨机中研磨1-3h至300-500目,再加入去离子水超声分散均匀,加入离心脱水模块产物,混合均匀,升高温度至86-100℃至甲醇挥发,烘干生成改性碳酸钙粉体;
S105,通过冷压模块将改性碳酸钙粉体与聚四氟乙烯悬浮粉体搅拌共混得到混合料,将混合料放入模具冷压成形得到复合板材;
S106,通过烧结模块使用铝箔将所述复合板材包好至于马弗炉中,加热程序分段升温烧结,得到改性碳酸钙复合材料。
本发明提供步骤S101中助剂由以下重量份的原料制成:甲基三乙氧基硅烷2-3份、氟化锆1-2份、石英粉1-2份和椴木灰烬1-2份;其制备方法是将各物料混合,研磨分散均匀,即得。
进本发明提供步骤S106中加热程序分段升温烧结过程如下:
第一阶段由室温升至180℃,恒温155min;第二阶段由180℃升温至280℃,恒温180min;第三阶段由275℃升温至365℃,恒温180min。
如图2所示,本发明提供的多空隙吸附有机挥发物碳酸钙高岭土复合材料及其制备系统包括:研磨模块1、搅拌模块2、离心脱水模块3、烘干模块4、冷压模块5、烧结模块6。
研磨模块1,与搅拌模块2连接,用于将轻质碳酸钙粉、氢氧化铝、硬脂酸锌、硼砂、氧化铬、石英粉、明矾、柠檬酸三乙酯、柠檬酸三乙酯、高岭土和助剂混合研磨16-20min成粉末;
搅拌模块2,与研磨模块1、离心脱水模块3连接,用于将油酸钠加去离子水溶解制成质量浓度为1%的油酸钠水溶液,电动搅拌13-15min并升高温度至66-70℃,加入研磨模块产物搅拌1.6-2h,搅拌完成后静置5-6h后抽滤,用去离子水洗涤,在烘箱中于86-90℃下烘干备用;
离心脱水模块3,与搅拌模块2、烘干模块4连接,用于将搅拌模块产物加入适量的去离子水搅拌成浆液,再加入十二烷基苯磺酸钠和苯乙烯搅拌0.6-1h,将混合物升温至76-80℃后保持6-10小时后离心脱水,用去离子水冲洗后在于80-90℃烘箱中烘干,研磨成粉末;
烘干模块4,与离心脱水模块3、冷压模块5连接,用于在有机膨润土加入2-5倍量的甲醇溶液活化0.6-1h,再在研磨机中研磨1-3h至300-500目,再加入去离子水超声分散均匀,加入离心脱水模块产物,混合均匀,升高温度至86-100℃至甲醇挥发,烘干生成改性碳酸钙粉体;
冷压模块5,与烘干模块4、烧结模块6连接,用于将改性碳酸钙粉体与聚四氟乙烯悬浮粉体搅拌共混得到混合料,将混合料放入模具冷压成形得到复合板材;
烧结模块6,与冷压模块5连接,用于使用铝箔将所述复合板材包好至于马弗炉中,加热程序分段升温烧结,得到改性碳酸钙复合材料。
下面结合具体分析对本发明作进一步描述。
所述马弗炉集成有:
基于Hadoop构建包含关系型数据库数据、传感器数据和控制器数据的分析模块;
总完成加热时间影响因素分析模块,在MapReduce框架下运用Apriori关联规则挖掘算法,在分析模块中进行分析和挖掘,得到总完成加热时间影响因素;
神经网络模型BP构建模块,结合总完成加热时间影响因素和总完成加热时间历史数据,构建神经网络模型BP,产生神经网络模型BP的初始权值;
动态神经网络模型DBP构建模块,对神经网络模型BP的权值和阈值进行动态改进,获得动态神经网络模型DBP,产生动态神经网络模型DBP的权值和阈值;
完成加热时间预测值获取模块,运用自适应免疫遗传AIGA算法优化动态神经网络模型DBP,获得预测模型AIGA-DBP,根据预测模型AIGA-DBP计算总完成加热时间预测值;
总完成加热时间预测值判断模块,判断总完成加热时间预测值与总完成加热时间期望值的误差是否满足设定的条件,若是,输出总完成加热时间预测值;否则重新执行完成加热时间预测值获取;
输出模块,输出总完成加热时间预测值;
总完成加热时间影响因素分析模块在MapReduce框架下运用Apriori关联规则挖掘算法中,使用MapReduce计算模型得到频繁1项集的集合L1,产生候选k项集的集合Ck,其中k≥2;
在Map函数处理阶段,每个Map任务计算其所处理的事务数据集中每个事务记录中包含在Ck中的项目集的出现次数,对于每个Map任务来说,如果候选k项集的某个项集出现在一个事务记录中,则Map函数产生并输出<某个项集,1>键值对给Combiner函数,由Combiner函数处理后交给Reduce函数;
在Reduce函数处理阶段,Reduce函数累加Ck中的项目集的出现次数,得到所有项目集的支持频度,所有支持频度≥设定的最小支持频度的项目集组成频繁项集Lk的集合,如果k<最大的迭代次数且不为空,则执行k++,转入步骤Map函数处理阶段;否则,结束运行。
进一步,神经网络模型BP构建模块产生神经网络模型BP初始权值中,将权值初始化为[a,b]之间的随机数,其中a,b为满足以下方程的整数:
其中H为网络隐含层节点数;
动态神经网络模型DBP构建模块构建动态神经网络模型DBP中,调整神经网络模型BP隐含层与输出层之间的权值wkj;
调整wkj的目的是希望输出节点j的新输出o* pj比当前输出opj更接近目标值tpj,定义:
其中α代表接近度,在每个训练周期保持不变,并随隐含层节点数H的调整而变小,不考虑阈值,则有:
其中wk j和w* k j分别为更新前后的权值,ypk为隐含层输出,△wkj为wkj的改变量;
根据公式得到△wkj的求解方程:
其中,
根据最小平方和误差原则求解方程得到△wkj的近似解:
对每一个连接到输出节点j的隐含层节点k,计算k与j之间的权值变化△wkj,更新权值并计算平方和误差E,然后在k∈[1,H]区间选择一个最优的k,使得E最小。
在上述实施例中,可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用全部或部分地以计算机程序产品的形式实现,所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载或执行所述计算机程序指令时,全部或部分地产生按照本发明实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中,或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输,例如,所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(DSL)或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输)。所述计算机可读取存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质,(例如,软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如,DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘SolidState Disk(SSD))等。
下面结合具体实施例对本发明作进一步描述。
实施例1
本发明实施例提供的多空隙吸附有机挥发物碳酸钙高岭土复合材料,按照重量份由:
轻质碳酸钙粉10份、氢氧化铝10份、硬脂酸锌5份、硼砂10份、氧化铬5份、石英粉10份、明矾5份、柠檬酸三乙酯5份、柠檬酸三乙酯5份、高岭土10份、助剂5份、油酸钠3份、十二烷基苯磺酸钠3份、苯乙烯5份、有机膨润土5份及聚四氟乙烯5份组成。
实施例2
本发明实施例提供的多空隙吸附有机挥发物碳酸钙高岭土复合材料,按照重量份由:
轻质碳酸钙粉15份、氢氧化铝15份、硬脂酸锌10份、硼砂15份、氧化铬8份、石英粉15份、明矾6份、柠檬酸三乙酯15份、柠檬酸三乙酯15份、高岭土15份、助剂7份、油酸钠5份、十二烷基苯磺酸钠5份、苯乙烯10份、有机膨润土10份及聚四氟乙烯10份组成。
实例3
本发明实施例提供的多空隙吸附有机挥发物碳酸钙高岭土复合材料,按照重量份由:
轻质碳酸钙粉12份、氢氧化铝1025份、硬脂酸锌7份、硼砂12份、氧化铬7份、石英粉12份、明矾5.5份、柠檬酸三乙酯10份、柠檬酸三乙酯10份、高岭土12份、助剂6份、油酸钠4份、十二烷基苯磺酸钠4份、苯乙烯7份、有机膨润土7份及聚四氟乙烯7份组成。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种多空隙吸附有机挥发物碳酸钙高岭土复合材料的制备系统,其特征在于,所述多空隙吸附有机挥发物碳酸钙高岭土复合材料制备系统,包括:
研磨模块,与搅拌模块连接,用于将轻质碳酸钙粉、氢氧化铝、硬脂酸锌、硼砂、氧化铬、石英粉、明矾、柠檬酸三乙酯、柠檬酸三乙酯、高岭土和助剂混合研磨16-20min成粉末;
搅拌模块,与研磨模块、离心脱水模块连接,用于将油酸钠加去离子水溶解制成质量浓度为1%的油酸钠水溶液,电动搅拌13-15min并升高温度至66-70℃,加入研磨模块产物搅拌1.6-2h,搅拌完成后静置5-6h后抽滤,用去离子水洗涤,在烘箱中于86-90℃下烘干备用;
离心脱水模块,与搅拌模块、烘干模块连接,用于将搅拌模块产物加入适量的去离子水搅拌成浆液,再加入十二烷基苯磺酸钠和苯乙烯搅拌0.6-1h,将混合物升温至76-80℃后保持6-10小时后离心脱水,用去离子水冲洗后在于80-90℃烘箱中烘干,研磨成粉末;
烘干模块,与离心脱水模块、冷压模块连接,用于在有机膨润土加入2-5倍量的甲醇溶液活化0.6-1h,再在研磨机中研磨1-3h至300-500目,再加入去离子水超声分散均匀,加入离心脱水模块产物,混合均匀,升高温度至86-100℃至甲醇挥发,烘干生成改性碳酸钙粉体;
冷压模块,与烘干模块、烧结模块连接,用于将改性碳酸钙粉体与聚四氟乙烯悬浮粉体搅拌共混得到混合料,将混合料放入模具冷压成形得到复合板材;
烧结模块,与冷压模块连接,用于使用铝箔将所述复合板材包好至于马弗炉中,加热程序分段升温烧结,得到改性碳酸钙复合材料。
2.如权利要求1所述的多空隙吸附有机挥发物碳酸钙高岭土复合材料的制备系统,其特征在于,所述马弗炉集成有:
基于Hadoop构建包含关系型数据库数据、传感器数据和控制器数据的分析模块;
总完成加热时间影响因素分析模块,在MapReduce框架下运用Apriori关联规则挖掘算法,在分析模块中进行分析和挖掘,得到总完成加热时间影响因素;
神经网络模型BP构建模块,结合总完成加热时间影响因素和总完成加热时间历史数据,构建神经网络模型BP,产生神经网络模型BP的初始权值;
动态神经网络模型DBP构建模块,对神经网络模型BP的权值和阈值进行动态改进,获得动态神经网络模型DBP,产生动态神经网络模型DBP的权值和阈值;
完成加热时间预测值获取模块,运用自适应免疫遗传AIGA算法优化动态神经网络模型DBP,获得预测模型AIGA-DBP,根据预测模型AIGA-DBP计算总完成加热时间预测值;
总完成加热时间预测值判断模块,判断总完成加热时间预测值与总完成加热时间期望值的误差是否满足设定的条件,若是,输出总完成加热时间预测值;否则重新执行完成加热时间预测值获取;
输出模块,输出总完成加热时间预测值;
3.如权利要求2所述的多空隙吸附有机挥发物碳酸钙高岭土复合材料的制备系统,其特征在于,总完成加热时间影响因素分析模块在MapReduce框架下运用Apriori关联规则挖掘算法中,使用MapReduce计算模型得到频繁1项集的集合L1,产生候选k项集的集合Ck,其中k≥2;
在Map函数处理阶段,每个Map任务计算其所处理的事务数据集中每个事务记录中包含在Ck中的项目集的出现次数,对于每个Map任务来说,如果候选k项集的某个项集出现在一个事务记录中,则Map函数产生并输出<某个项集,1>键值对给Combiner函数,由Combiner函数处理后交给Reduce函数;
在Reduce函数处理阶段,Reduce函数累加Ck中的项目集的出现次数,得到所有项目集的支持频度,所有支持频度≥设定的最小支持频度的项目集组成频繁项集Lk的集合,如果k<最大的迭代次数且不为空,则执行k++,转入步骤Map函数处理阶段;否则,结束运行。
4.如权利要求2所述的多空隙吸附有机挥发物碳酸钙高岭土复合材料的制备系统,其特征在于,神经网络模型BP构建模块产生神经网络模型BP初始权值中,将权值初始化为[a,b]之间的随机数,其中a,b为满足以下方程的整数:
其中H为网络隐含层节点数;
动态神经网络模型DBP构建模块构建动态神经网络模型DBP中,调整神经网络模型BP隐含层与输出层之间的权值wkj;
调整wkj的目的是希望输出节点j的新输出比当前输出opj更接近目标值tpj,定义:
其中α代表接近度,在每个训练周期保持不变,并随隐含层节点数H的调整而变小,不考虑阈值,则有:
其中wk j和分别为更新前后的权值,ypk为隐含层输出,△wkj为wkj的改变量;
根据公式得到△wkj的求解方程:
其中,
根据最小平方和误差原则求解方程得到△wkj的近似解:
对每一个连接到输出节点j的隐含层节点k,计算k与j之间的权值变化△wkj,更新权值并计算平方和误差E,然后在k∈[1,H]区间选择一个最优的k,使得E最小。
5.一种运行权利要求1~4任意一项所述多空隙吸附有机挥发物碳酸钙高岭土复合材料的制备系统的计算机程序。
6.一种运行权利要求1~4任意一项所述多空隙吸附有机挥发物碳酸钙高岭土复合材料的制备系统的信息数据处理终端。
7.一种计算机可读存储介质,包括指令,当其在计算机上运行时,使得计算机执行如权利要求1-4任意一项所述多空隙吸附有机挥发物碳酸钙高岭土复合材料的制备系统的运行方法。
8.一种利用权利要求1所述多空隙吸附有机挥发物碳酸钙高岭土复合材料的制备系统的多空隙吸附有机挥发物碳酸钙高岭土复合材料的制备方法,其特征在于,所述多空隙吸附有机挥发物碳酸钙高岭土复合材料的制备方法包括以下步骤:
步骤一,通过研磨模块将轻质碳酸钙粉、氢氧化铝、硬脂酸锌、硼砂、氧化铬、石英粉、明矾、柠檬酸三乙酯、柠檬酸三乙酯、高岭土和助剂混合研磨16-20min成粉末;
步骤二,通过搅拌模块将油酸钠加去离子水溶解制成质量浓度为1%的油酸钠水溶液,电动搅拌13-15min并升高温度至66-70℃,加入研磨模块产物搅拌1.6-2h,搅拌完成后静置5-6h后抽滤,用去离子水洗涤,在烘箱中于86-90℃下烘干备用;
步骤三,通过离心脱水模块将搅拌模块产物加入适量的去离子水搅拌成浆液,再加入十二烷基苯磺酸钠和苯乙烯搅拌0.6-1h,将混合物升温至76-80℃后保持6-10小时后离心脱水,用去离子水冲洗后在于80-90℃烘箱中烘干,研磨成粉末;
步骤四,通过烘干模块在有机膨润土加入2-5倍量的甲醇溶液活化0.6-1h,再在研磨机中研磨1-3h至300-500目,再加入去离子水超声分散均匀,加入离心脱水模块产物,混合均匀,升高温度至86-100℃至甲醇挥发,烘干生成改性碳酸钙粉体;
步骤五,通过冷压模块将改性碳酸钙粉体与聚四氟乙烯悬浮粉体搅拌共混得到混合料,将混合料放入模具冷压成形得到复合板材;
步骤六,通过烧结模块使用铝箔将所述复合板材包好至于马弗炉中,加热程序分段升温烧结,得到改性碳酸钙复合材料。
9.如权利要求8所述的多空隙吸附有机挥发物碳酸钙高岭土复合材料的制备方法,其特征在于,所述助剂由以下重量份的原料混合,研磨分散均匀制成;各物料为:甲基三乙氧基硅烷2-3份、氟化锆1-2份、石英粉1-2份和椴木灰烬1-2份。
所述加热程序分段升温烧结过程如下:
第一阶段由室温升至180℃,恒温155min;第二阶段由180℃升温至280℃,恒温180min;第三阶段由275℃升温至365℃,恒温180min。
10.一种利用权利要求1所述多空隙吸附有机挥发物碳酸钙高岭土复合材料的制备系统制备的多空隙吸附有机挥发物碳酸钙高岭土复合材料,其特征在于,所述多空隙吸附有机挥发物碳酸钙高岭土复合材料按照重量份由:
轻质碳酸钙粉10-15份、氢氧化铝10-15份、硬脂酸锌5-10份、硼砂10-15份、氧化铬5-8份、石英粉10-15份、明矾5-6份、柠檬酸三乙酯5-15份、柠檬酸三乙酯5-15份、高岭土10-15份、助剂5-7份、油酸钠3-5份、十二烷基苯磺酸钠3-5份、苯乙烯5-10份、有机膨润土5-10份及聚四氟乙烯5-10份组成。
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