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高分子材料表征及实验设计


水 素 平

A
B
C
1 2 3
80 85 90
90 120 150
5% 6% 7%
1 2 3
A1 A2 A3
B1 B2 B3
C1 C2 C3
(3)选用合适正交表
本试验可选取正交表L9(34)安排试验
(4)确定试验方案 因素顺序上列,水平对号入座,横着做
二.高分子材料分析表征方法

例:为提高某化工产品的转化率,选择了三个有关的因素进行条件试验, 反应温度(A),反应时间(B),用碱量(C),并确定了它们的试验范 围: A:80-90℃ B:90-150Min C:5-7%
试验目的是搞清楚因素A、B、C对转化率的影响,哪些是主要因素,哪些
是次要因素,从而确定最优生产条件,即温度、时间及用碱量各为多少
C 2
简单比较法的优缺点:
优点:试验次数少
缺点: (1)试验点不具代表性,试验结果不可靠。因为:①在改变A值(或B值, 或C值)的三次实验中,说A3(或B2或C2)水平最好是有条件的。在 B≠B1,C≠C1时,A3水平不是最好的可能性是有的。②在改变A的三次实 验中,固定B=B2,C=C3应该说也是可以的,是随意的,故在此方案中
多因素试验 对于单因素或两因素试验,因其因素少,试验的设计、实施与分析都比
较简单。但在实际工作中,常常需要同时考察3个或3个以上的试验因素,
若进行全面试验,则试验的规模将很大,往往因试验条件的限制而难于 实施。试验方法有析因设计,分割试验设计,简单比较,全面实验,正
交试验,均匀实验
正交试验设计法
变化一个因素而固定其它因素,如首先固定B、C于B1、C1,使A变化之。
如果得出结果A3最好,则固定A于A3,C还是C1,使B变化,得出结果B2最 好,则固定B于B2,A于A2,使C变化。 试验结果以C2最好。 于是得出最佳工艺条件为A3B2C2。
简单比价法实验点:
B3
B2
C 3
B1 A1A2A3
C 1
应用 (1)特征官能团 1850~1540cm-1(5.40~6.50μ m)区域没有吸收峰就可排除分子中含有羰 基,芳环和杂环的骨架振动也将在1000~1300cm-1(6.25~7.69μ m)区域 显示很强的吸收峰 (2)确定构型异构体 对于不饱和双键上弯曲振动峰δ
CH来说,在不同构型异构体中其值亦不同。
试验确定影响因素;4)因素不要选择太多,最好不要超过8个;5)考虑 可能有交互作用的因素;6)尽量减少不必要考虑的因素。
2、水平的选择
1)定性因素水平的选择相对简单;2)定量因素水平的选择要考虑不要 漏掉最优点,间距不要太大;3)水平的间距也不能选择的太小,以免带 来较大的工作量;4)通常取3个水平就可以满足要求;5)实际应用数值 范围内。
根据参与交互作用的因素的多少交互作用可分为: 一级交互作用:两个因素,记为:A×B; 二级交互作用:三个因素,记为:A×B×C;
例:某农科所对土地情况大体相同的四块大豆试验田用不同的方式施用
氮肥和磷肥,结果第一块不加氮肥(N)和磷肥(P),平均亩产(R)
200kg;第二块只加3kg氮肥,平均亩产215kg;第三块只加2kg磷肥,平 均亩产225kg;第四块加2kg磷肥,3kg氮肥,平均亩产280kg。
数据点分布的均匀性是毫无保障的。
(2)无法分清因素的主次。 (3)如果不进行重复试验,试验误差就估计不出来,因此无法确定最佳 分析条件的精度。用这种方法比较条件好坏时,只是对单个的试验数据 进行数值上的简单比较,不能排除必然存在的试验数据误差的干扰。 (4)无法利用数理统计方法对试验结果进行分析。
正交试验法 兼顾全面试验法和简单比较法的优点,利用根据数学原理制作好的规范
1、正交试验设计法与全面试验法相比减少了试验次数,但
不影响试验结果; 2、正交试验设计法虽然是一种部分试验法,但对试验中的 任一个因素来说都是带有等重复的全面性试验(对混合水平 的正交表除外);
3、能够确定哪些因素是主要的,哪些因素是次要的(通过
正交表对试验数据分析来实现); 4、能够确定每个因素取哪个水平对试验指标好,从而确定 其最佳搭配(通过正交表对试验数据进行统计分析实现); 5、便于处理交互作用。
通常的方法是取区间的中点(即500克)作试验。然后将试验结果分别与1 克和1000克时的实验结果作比较,从中选取强度较高的两点作为新的区 间,再取新区间的中点做试验,再比较端点,依次下去,直到取得最理 想的结果。这种实验法称为对分法。
但对分法并不是最快的实验方法,如果采用黄金分割法,那么实验的次 数将大大减少。实践证明,对于一个因素的问题,用“0.618法”做16次 试验就可以完成“对分法”做2500次试验所达到的效果。
黄金分割法,也叫0.618法,是数学家华罗庚在70年代推广的一种可以尽 可能减少做试验次数、尽快地找到最优方案的方法。
黄金分割:

5 1 2
0.6180339887
例:比如我们要试制一种新型材料,需要加入某一种原料增强其强度, 这就有加入多少的问题,加多了不行,加少了也不行,只有完全合适才 行。我们估出每吨加入量在1克至1000克之间。
(1)透射电镜(TEM)系采用电子束透过试样(通常厚度只有0.1μ m左右),并 以两个或更个附加的静电透镜或电磁透镜而成像。所有聚合物试样进行 TEM测定时,都必须进行超薄切片,最多用冷冻切片。透射电镜是研究聚 合物凝聚态结构的有效工具之一。它的优点是结合电子衍射技术研究微小 薄晶体的形态和分子结构。 (2)扫描电镜(SEM)扫描电镜是以5~10nm直径的电子束扫描试样,以观察 在试样表面的微小区域形成的影象。在显微镜的屏幕上就可以得到与样品 表面表形貌相应的图象。
氮肥的效应是:215-200=15kg
磷肥的效应是:215-200=15kg 假设N和P没有联合作用则第四块试验田的平均亩产应是 240kg,而实际产量是280kg,多出了40kg,那么这40kg就 是N和P的交互作用结果。
1、因素的选取
1)根据专业知识确定因素;2)不要漏掉影响大的因素;3)通过单因素
Hale Waihona Puke 常用试验设计法 1、单因素试验设计法 2、析因试验设计法 3、分割试验设计方法 4、正交试验设计方法 5、均匀试验设计法
单因素试验设计
如果在一项试验中只有一个因素改变,其它的可控因素不变,则该类试验 称为单因素试验。
研究主要目的:处理因素各个水平的作用有无差异?
特点:不能分析因素间交互作用 常用的单因素试验设计方法有:来回调试法、黄金分割法、分数法、对 分法、抛物线法、分批试验法、爬山法等。
用正交表安排试验时,对于例2: 用正交试验法安排试验只需要9次试验
3
9
B3
6 5 2
B2
8 7 4
C3
B1
1
A1A2A3 C1
C2
用正交表安排试验(以例2为例)
(1)明确试验目的,确定试验指标 例2中,试验目的是搞清楚A、B、C对转化率的影响,试验指标为转化率
(2)确定因素-水平表
水 素 平

A B C 用碱量(x%) 温度(℃) 时间(Min)
1)正交性(以L9(34)为例
2)代表性 一方面: (1)任一列的各水平都出现,使得部分试验中包括了所有因素的所有水 平;
(2)任两列的所有水平组合都出现,使任意两因素间的试验组合为全面
试验。 另一方面:
由于正交表的正交性,正交试验的试验点必然均衡地分布在全面试验点
中,具有很强的代表性。因此,部分试验寻找的最优条件与全面试验所 找的最优条件,应有一致的趋势。
因素的水平:对同一因素要进行比较时所取的条件或属性。 在充分发挥专业技术水平的情况下,所确定的因素水平值应
尽量取试验效果的最佳区域或最接近的区域,那么按这个因
素的试验就可以使试验效率高一些(尽可能的选择合理的水 平,以利于减少试验次数)。
交互作用:除了单个因素对试验指标产生影响外,因素间还会联合起来影响 试验指标,这种联合作用的影响称为交互作用。
化表——正交表来设计、安排试验及分析试验结果,这种方法叫做正交
试验法。 事实上,正交最优化方法的优点不仅表现在试验的设计上,更表现在对
试验结果的处理上。
正交表符号的意义
正交表的纵列数 (最多允许安排因素的个数) L8(27)
正交表的代号
因素的水平数 正交表横行数(试验次数)
常用的正交表已由数学工作者制定出来,供进行正交设计时选用。2水平 正交表除L8(27)外,还有L4(23)、L16(215)等;3水平正交表有L9(34)、 L27(213)„„等 正交表的特点: 1)正交性 2)代表性 3)综合可比性
全面试验法的优缺点: 优点:对各因素于试验指标之间的关系剖析得比较清楚。
缺点: (1)试验次数太多,费时、费事,当因素水平比较多时,试验无法完成。 (2)不做重复试验无法估计误差。
(3)无法区分因素的主次。
例如选六个因素,每个因素选五个水平时,全面试验的数目达56=15625
次,显然难以达到。
2、简单比较法


观测,称重,滴定等 红外/紫外光谱 电子显微镜 核磁 XPS,元素分析 热重及差热分析 凝胶渗透色谱,气相色谱,液相色谱,质谱 其他(AFM,激光粒度仪,偏光显微镜,XRD等 等)
红外光谱
基本原理 红外光通过有机和高分子试样时,引起分子振动和转动。当分子中某一 基团或化学键发生振动或转动时所需的能量和红外光能量相等时 (Δ E= hγ ),将产生红外吸收。组成分子的各种基团,在不同化合物的红外光 谱中有大致相同的吸收频率(波数,cm-1),这是定性分析的依据;而峰高 和峰面积则和浓度有关,这是定量分析的依据。有机化合物和很多聚合 物的红外谱图,可以从标准谱图中查到,据此可验证已知物结构和确定 未知物结构。高分子是由许多重复单元组成的,其红外光谱和小分子的 红外光谱基本相同,所以可以利用官能基和特征吸收峰来研究聚合物的 结构。
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