CN110687037A - 一种聚碳酸酯材料在干热环境中光学性能的预测方法 - Google Patents

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时宇
陶友季
揭敢新
李慧
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Abstract

本发明公开了一种聚碳酸酯材料在干热环境中光学性能的预测方法，包括如下两个部分：第一部分是开展PS材料在某一干热环境中的自然老化试验；第二部分是计算PC材料在其它干热地点的光学性能。该方法用来预测聚碳酸酯材料在干热环境中的光学性能，该方法通过对PC材料在某一干热地点开展自然老化试验，由该试验的结果推测PC材料在其他干热地点的自然老化后的光学性能。

Description

一种聚碳酸酯材料在干热环境中光学性能的预测方法
技术领域
本发明涉及高分子材料光学性能的预测方法，具体是指一种聚碳酸酯材料在干热环境中光学性能的预测方法，对聚碳酸酯材料在某一干热环境站点开展自然老化试验，通过已知的聚碳酸酯光学性能数据和环境条件数据预测聚碳酸酯在干热环境中任意地点的光学性能。
背景技术
聚碳酸酯(PC)作为一种重要的工程塑料，在汽车、电子、电器工业等众多行业中有广泛的应用，已成为五大工程塑料中增长速度最快的通用工程塑料。因此，对其老化行为的研究也一直为人们所关注。
目前，在研究PC材料及其产品的自然环境耐候性过程中，自然大气老化试验能够获得最直接最可靠的耐候性数据。在材料耐老化技术的开发中，自然大气老化试验一直是重要的研究方法。在自然老化试验过程中PC材料产生的光学性能变化是反映PC材料老化程度的重要指标。
另一方面，干热环境广泛分部于从热带到温带的世界各地，我国西部地区也存在大面积的干热沙漠环境。在干热环境中其高温、高辐照的特点容易产生高分子材料的变形、老化等现象，风沙会使产品出现机械磨损，从而造成产品的性能下降，使用寿命缩短。所以高分子材料在干热环境中的老化行为始终是研究热点。
因此，根据干热环境的环境特点，研究不同干热环境试验站点之间的环境条件差异，通过自然环境条件对PC材料的影响，进而对PC材料的光学性能进行预测，对研究PC材料在干热环境中的老化行为和老化机理有重要意义。
发明内容
本发明的目的是提供一种聚碳酸酯材料在干热环境中光学性能的预测方法，用来预测聚碳酸酯材料在干热环境中的光学性能，该方法通过对PC材料在某一干热地点开展自然老化试验，由该试验的结果推测PC材料在其他干热地点的自然老化后的性能。
本发明的上述目的通过如下的技术方案来实现：一种聚碳酸酯材料在干热环境中光学性能的预测方法，其特征在于，该方法包括如下两个部分：第一部分是开展PS材料在某一干热环境中的自然老化试验；第二部分是计算PC材料在其它干热地点的光学性能。
本发明中，第一部分具体包括如下步骤：
步骤(1)：制备PC样品，通过注塑法将PC原料制备成尺寸为60mm×80mm×3mm的色板；在开展试验前对样品的光学性能，如黄色指数、色差等进行测试，测试不少于3个样品，结果取多次测试的算术平均值，记为样品的初始性能值；
步骤(2)：对PC样品开展自然老化试验，试验地点为干热环境的某一试验站点，记为地点1，试验周期为3年；在试验期间，记录试验场的年度太阳辐照量(记为I1)和年平均热力学温度(记为T1)；
步骤(3)：在开展上述试验期间，每3个月测试PC样品的光学性能数据，如黄色指数、色差等，每次测试不少于3个样品，结果取多次测试的算术平均值；在完成3年的试验周期后，测试PC材料最终的光学性能数据，该数据与初始性能值之间的差值为PC在地点1的光学性能变化(记为P1)；
第二部分具体包括如下步骤：
步骤(4)：选择任意干热环境的地点，记为地点A，通过监测或查询气象资料，得到该地点不短于3年的太阳辐照和温度数据；根据以上数据，记录地点A的年度太阳辐照量(记为IA)和年平均热力学温度(记为TA)；
步骤(5)：PC样品在地点1和地点A之间自然老化相对严酷度，通过如下公式计算：
Figure BDA0002214450240000021
式中：
SA为老化严酷度；
I1为地点1的年度太阳辐照量，单位为焦每平方米(J/m2)；
T1为地点1的年平均热力学温度，单位为开尔文(K)；
IA为地点A的年度太阳辐照量，单位为焦每平方米(J/m2)；
TA为地点A的年平均热力学温度，单位为开尔文(K)；
将步骤(2)和步骤(4)中记录的I1、T1、IA、TA数值代入公式1，可以计算出地点1和地点A之间相对老化严酷度SA的值；
步骤(6)：PC在地点A进行自然老化3年后的光学性能通过如下公式预测：
PA＝P1×SA (公式2)
式中：
PA为PC在地点A自然老化的光学性能变化；
P1为PC在地点1自然老化的光学性能变化，由步骤(3)记录；
SA为相对老化严酷度，由步骤(5)计算得出；
通过计算得出PA，，PA即为PC材料在地点A进行自然老化的光学性能。
本发明中，所述步骤(2)和步骤(4)中，对干热环境的定义为年平均湿度低于35％，最热月平均温度高于30℃。
本发明中，所述步骤(2)和步骤(4)中的平均热力学温度，由实地监测的平均温度数据(单位为℃)，在数值上加上273.15，得到热力学温度。
与现有技术相比，本发明根据干热环境的环境特点，利用两个干热环境地点之间的环境条件差异，计算PC材料在两个地点之间相对老化严酷度，通过对PC材料的一次自然老化试验，计算PC材料在任意干热地点自然老化后的光学性能，能够有效减少试验工作量。
附图说明
下面结合附图和具体实施方式对本发明做进一步的详细说明。
图1是采用本发明的方法在吐鲁番进行的自然老化试验过程中，PC材料的黄色指数变化图；
图2是采用本发明的方法在凤凰城和若羌进行的自然老化试验过程中，PC材料的黄色指数变化图。
具体实施方式
应用本发明的方法预测PC材料在新疆吐鲁番、美国凤凰城和新疆若羌的光学性能，具体步骤如下：
(1)制备PC样品，通过注塑法将PC原料制备成尺寸为60mm×80mm×3mm的色板；在开展试验前对样品光学性能中的黄色指数进行测试，测试3个样品，结果取多次测试的算术平均值，记为样品的初始性能值，PC材料的初始黄色指数为1.59；
(2)在新疆吐鲁番开展PC材料的自然老化试验，记录在2016～2018年间，吐鲁番的年度太阳辐照量(I1)和年平均热力学温度(T1)，得到如下结果：
I1＝6993.08(MJ/m2)
T1＝16.71(℃)+273.15＝289.86(K)
经过为期3年的自然老化试验，PC材料的黄色指数变化如图1所示。从图1可知，PC材料的初始黄色指数为1.59，最终黄色指数为41.93，则黄色指数变化：
P1＝41.93–1.59＝40.34
(3)分别对美国凤凰城和新疆若羌开展的气候环境条件进行统计分析，得到这两个地区的2016-2018年间的年度太阳辐照总量(记为IA)和年平均温度(记为TA)，如表1所示：
表1：美国凤凰城和新疆若羌开展的气候环境条件统计分析表
Figure BDA0002214450240000041
(4)预测PC材料在凤凰城自然老化3年的光学性能。根据公式1计算吐鲁番和凤凰城之间的相对老化严酷度，如下所示：
I1＝6993.08(MJ/m2)
T1＝289.86(K)
IA＝8303.90(MJ/m2)
TA＝295.65(K)
则
Figure BDA0002214450240000042
根据公式2，PC在凤凰城的黄色指数变化PA＝P1×SA＝40.34×1.32＝53.25
所以PC在凤凰城自然老化3年后的黄色指数预测为1.59+53.25＝54.84
(5)预测PC材料在若羌自然老化3年的光学性能。根据公式1计算吐鲁番和若羌之间的相对老化严酷度，如下所示：
I1＝6993.08(MJ/m2)
T1＝289.86(K)
IA＝6090.01(MJ/m2)
TA＝285.57(K)
则
Figure BDA0002214450240000051
根据公式2，PC在若羌的黄色指数变化PA＝P1×SA＝40.34×0.80＝32.27
所以PC在若羌自然老化3年后的黄色指数预测为1.59+32.27＝33.86
(6)通过在凤凰城和若羌开展为期3年的自然老化试验，对预测的黄色指数进行检验。PC样品在凤凰城和若羌进行自然老化试验期间的黄色指数变化如图2所示。从图2中可知，经过3年的自然老化，PC在凤凰城的黄色指数为52.32，和预测值之间的误差为-4.60％；PC在若羌的黄色指数为35.52，和预测值之间的误差为4.91％。
因此可见，采用本发明的方法对PC材料进行的光学性能预测准确度很高。
本实施例中对PC在凤凰城和若羌的光学性能的预测方法同样可以应用于预测PC在其他干热地点的光学性能，其设计方法与本实施例相同。
本发明的上述实施例并不是对本发明保护范围的限定，本发明的实施方式不限于此，凡此种种根据本发明的上述内容，按照本领域的普通技术知识和惯用手段，在不脱离本发明上述基本技术思想前提下，对本发明的方法做出的其它多种形式的修改、替换或变更，均应落在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种聚碳酸酯材料在干热环境中光学性能的预测方法，其特征在于，该方法包括如下两个部分：第一部分是开展PS材料在某一干热环境中的自然老化试验；第二部分是计算PC材料在其它干热地点的光学性能。
2.根据权利要求1所述的聚碳酸酯材料在干热环境中光学性能的预测方法，其特征在于，所述第一部分具体包括如下步骤：
步骤(1)：制备PC样品，通过注塑法将PC原料制备成尺寸为60mm×80mm×3mm的色板；在开展试验前对样品的光学性能进行测试，测试不少于3个样品，结果取多次测试的算术平均值，记为样品的初始性能值；
步骤(2)：对PC样品开展自然老化试验，试验地点为干热环境的某一试验站点，记为地点1，试验周期为3年；在试验期间，记录试验场的年度太阳辐照量(记为I1)和年平均热力学温度(记为T1)；
步骤(3)：在开展上述试验期间，每3个月测试PC样品的光学性能数据，每次测试不少于3个样品，结果取多次测试的算术平均值；在完成3年的试验周期后，测试PC材料最终的光学性能数据，该数据与初始性能值之间的差值为PC在地点1的光学性能变化(记为P1)。
3.根据权利要求2所述的聚碳酸酯材料在干热环境中光学性能的预测方法，其特征在于，所述第二部分具体包括如下步骤：
步骤(4)：选择任意干热环境的地点，记为地点A，通过监测或查询气象资料，得到该地点不短于3年的太阳辐照和温度数据；根据以上数据，记录地点A的年度太阳辐照量(记为IA)和年平均热力学温度(记为TA)；
步骤(5)：PC样品在地点1和地点A之间自然老化相对严酷度，通过如下公式计算：
式中：
SA为老化严酷度；
I1为地点1的年度太阳辐照量，单位为焦每平方米(J/m2)；
T1为地点1的年平均热力学温度，单位为开尔文(K)；
IA为地点A的年度太阳辐照量，单位为焦每平方米(J/m2)；
TA为地点A的年平均热力学温度，单位为开尔文(K)；
将步骤(2)和步骤(4)中记录的I1、T1、IA、TA数值代入公式1，可以计算出地点1和地点A之间相对老化严酷度SA的值；
步骤(6)：PC在地点A进行自然老化3年后的光学性能通过如下公式预测：
PA＝P1×SA (公式2)
式中：
PA为PC在地点A自然老化的光学性能变化；
P1为PC在地点1自然老化的光学性能变化，由步骤(3)记录；
SA为相对老化严酷度，由步骤(5)计算得出；
通过计算得出PA，PA即为PC材料在地点A进行自然老化的光学性能。
4.根据权利要求3所述的聚碳酸酯材料在干热环境中光学性能的预测方法，其特征在于：所述的光学性能是指黄色指数。
5.根据权利要求3所述的聚碳酸酯材料在干热环境中光学性能的预测方法，其特征在于：所述步骤(2)和步骤(4)中，对干热环境的定义为年平均湿度低于35％，最热月平均温度高于30℃。
6.根据权利要求3所述的聚碳酸酯材料在干热环境中光学性能的预测方法，其特征在于：所述步骤(2)和步骤(4)中的平均热力学温度，由实地监测的平均温度数据(单位为℃)，在数值上加上273.15，得到热力学温度。
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