【摘要】 通过高斯反卷积模型解析多峰HRR曲线，实现水性涂料热释放率精准预测，解决膨胀涂料化学相互作用识别难题，提升防火材料研发效率。

工业领域中，原料成分的复杂性常阻碍材料可燃性预测。本研究采用微燃烧量热计（MCC）​​ 精准测量热释放率（HRR）​，通过线性组合模型预测水性涂料（>15组分）的可燃性特性。创新性地通过高斯反卷积解析多峰HRR曲线，为防火涂料配方设计提供高效筛查工具。

图1 数据处理程序

 

实验通过高斯函数对组分HRR反卷积（图2），成功解析B1、B2等多峰材料：

  • B1在450℃时pHRR仅60W/g，显著低于B2的175W/g
  • 所有组分χ²拟合值均≤1.63（完整参数见SI S4）

图2 基线偏移的HRR数据(灰色三角形)和B1 (χ2=1.63)和B2 (χ2=1.41)的分量反卷积。高斯函数(灰线)和仿真(黑线)

 

模型验证与工业应用

​非膨胀涂料（F1）​​：

  • 预测峰值温度误差<2℃（270°C/430°C vs 实测270°C/432°C）
  • THR预测值39kJ/g接近实测43±3kJ/g（拟合度0.022）

​膨胀涂料（F2）​​：

  • 线性模型未预测到主峰（313°C）
  • TGA证实两步降解（212°C/328°C质量损失）

图3：膨胀涂料化学相互作用导致模型偏差（TGA数据见SI S7）

该方法可快速识别组分间化学相互作用，大幅提升MCC在防火材料研发中的效率，为《J Therm Anal Calorim》认证的创新解决方案（Hansen-Bruhn et al., 2023）。

 

参考文献：[1] Hansen-Bruhn, I., Jensen, K., Ravnsbæk, J.B. et al. Micro combustion calorimeter for development of fire protective paints. J Therm Anal Calorim 148, 3993–4000 (2023). https://doi.org/10.1007/s10973-023-12018-2

 

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