两种木塑复合材料的识别及主要组分的定量分析

摘要：

不同塑料基体木塑复合材料(WPC)的识别及主要组分的定量分析对于废弃WPC产品的分类回收、高效再利用,以及产品生产过程中的质量控制、产品销售和使用过程中规范市场秩序和维护消费者合法权益,具有重要意义.建立不同塑料基体WPC的主要组分的通用定量分析模型,有助于降低检测成本,扩大模型的适用范围.然而.目前国内外关于不同塑料基体的WPC定性识别研究,尚未与WPC主要组分的定量分析相联系,未能构建完整的技术体系. WPC主要组分定量分析研究尚局限在单一塑料基体WPC的定量分析模型.针对此种情况,分别以聚乙烯(PE)和聚丙烯(PP)为增强体,杉木为生物质填料,加入一定量的添加剂后,采用挤出成型法分别制备了20个不同杉木／PE配比和20个不同杉木／PP配比的WPC样品.采用溴化钾压片法获取了40个WPC样品的红外光谱,利用多变量统计软件对光谱数据先进行一阶导数处理,再进行变量标准化.利用主成分分析法(PCA )对杉木／PE和杉木／PP两种复合材料进行了分类,由于PP和PE化学结构的差异明显,两种复合材料在二维主成分空间中呈带状分布,每种WPC样品处于相对独立空间,分类正确率达100%.利用偏最小二乘法(PLS)建立了两种复合材料通用定量分析模型,木粉和塑料的校正模型的决定系数R2 分别为0·984和0·985 ,校正标准偏差SEC分别为1·034% 和1·206%;木粉和塑料的预测模型的 R2 均为0·956 ,交互验证标准偏差 SECV 分别为1·779% 和1·792%;RPD值分别为4·83和4·85 .为更客观准确地检验模型的预测能力,随机选取10个样品对所建通用定量分析模型进行外部验证.结果显示,模型预测准确性高,木粉含量的预测相对偏差在± 8% 以内,塑料含量的预测相对偏差在± 7% 以内.建立了一套PE基和PP基WPC快速准确的识别方法和通用定量分析模型,为红外光谱法应用于WPC生产、质检及回收再利用过程中的定性识别和定量分析奠定了技术基础.

关键词：聚乙烯(PE)、聚丙烯(PP)、木塑复合材料(WPC)、红外光谱(FT IR)、主成分分析法(PCA)、偏最小二乘法(PLS)

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分类号：O657.3(分析化学)

资助基金：国家自然科学基金面上项目31670564

在线出版日期：2020-01-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：2807-2811