一种基于机器学习解析烷基磷酸盐热解动力学的方法

    公开(公告)号:CN116994679A

    公开(公告)日:2023-11-03

    申请号:CN202310712340.6

    申请日:2023-06-16

    Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习解析烷基磷酸盐热解动力学的方法,利用热重分析仪获取烷基磷酸盐阻燃剂的TG试验数据;通过Python读取TG试验数据并将数据转化;将相关数据代入Coats‑Redfern热解动力学经典机理函数方程模型后形成训练集模型数据,创建训练集模型;对训练集模型建立线性回归;验证训练集模型,当模型计算出的线性相关系数低且活化能与对数指前因子和另外两种方法计算值明显不符的,将在训练集中重新挑选模型,直到找到烷基磷酸盐的最优热解动力学机理函数方程;通过Python将最优热解动力学机理函数方程下计算的数据导出并将其以图片形式可视化。该方法计算简便快速,为不同改性基体筛选和优化烷基磷酸盐提供了指导意义。

    一种GO-ZIF-8抗紫外抗菌复合材料及其母粒的制备方法

    公开(公告)号:CN118388780A

    公开(公告)日:2024-07-26

    申请号:CN202410445327.3

    申请日:2024-04-15

    Abstract: 本发明公开了一种GO‑ZIF‑8抗紫外抗菌复合材料的制备方法,包括:S1、采用Hummers法制备氧化石墨烯,取氧化石墨烯超声分散在一定体积的甲醇溶液中;S2、将四水硝酸锌和2‑甲基咪唑分别溶于不同体积的甲醇溶液中并进行搅拌;S3、将四水硝酸锌溶液缓慢加入氧化石墨烯分散液中,超声一定时间后,再与2‑甲基咪唑溶液进行搅拌混合得到混合溶液;S4、将混合溶液在一定条件下储存静置,离心收集沉淀产物,并用甲醇多次洗涤,对洗涤后产物进行干燥处理后,最终得到GO‑ZIF‑8抗紫外抗菌复合材料。该制备方法工艺条件简单,使用ZIF‑8修饰后的氧化石墨烯与聚合物的相容性增强,能减少团聚的发生进而具备良好的分散性,在ZIF‑8与氧化石墨烯的协同作用下,材料的抗紫外和抗菌性能优异。

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