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簡化固化測試

2016-01-05 16:16:03| 次閱讀| 來源歐洲涂料雜志| 作者ECJ

摘要:用先進(jìn)的差示掃描量熱儀對5種市售 熱固型粉末涂料的熱轉(zhuǎn)變進(jìn)行了分析,以便詳細(xì)地表征材料特性。只要檢測者有一定經(jīng)驗(yàn),就可以很容易地確定材料在熔融 和固化行為方面的差異。

用先進(jìn)的差示掃描量熱儀對5種市售 熱固型粉末涂料的熱轉(zhuǎn)變進(jìn)行了分析,以便詳細(xì)地表征材料特性。只要檢測者有一定經(jīng)驗(yàn),就可以很容易地確定材料在熔融 和固化行為方面的差異。

在許多不同的工業(yè)領(lǐng)域中,粉末涂料 代表一種成熟的涂裝技術(shù)。然而, 由于普通粉末涂料產(chǎn)能過剩以及對產(chǎn)品要 求越來越高,必須加大力度開發(fā)新材料。 特別是隨著對聚合物基材進(jìn)行涂裝的需求 日益增加,需要對材料研究、工藝開發(fā)和 產(chǎn)品優(yōu)化加大投入。施工能耗足跡變得日 趨重要,必須進(jìn)一步降低涂裝能耗。因此,要對工業(yè)應(yīng)用中成熟的涂裝體系進(jìn)行 優(yōu)化,關(guān)鍵是要充分了解生產(chǎn)過程中的主 要控制因素。

特別是對于熱固型粉末涂料,綜合 表征熱影響十分必要。差示掃描量熱儀(DSC)可以提供一種在液體涂料體系中沿 用已久的常用分析方法[1-3]。在化合物或 樹脂開發(fā)過程中,采用該方法進(jìn)行與施工 有關(guān)的材料特性分析以及生產(chǎn)過程中的質(zhì) 量控制。

為用戶設(shè)計(jì)的簡約DSC技術(shù)

使用Netzsch"DSC 214 Polyma"可使 DSC分析達(dá)到一個(gè)全新的水平(見圖1): 建立了一種整體測量理念,包括從樣品制 備、DSC測量程序制定和操作到最終數(shù)據(jù)評 估的所有必要的環(huán)節(jié)。

這是首次在DSC分析中采用"Auto- Evaluation"(自動(dòng)分析)軟件對熱轉(zhuǎn)變 進(jìn)行單獨(dú)評估。只需點(diǎn)擊一下就可完成操作,用戶還可以自行對評估數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào) 整和整理提煉。該方法符合ASTM和ISO標(biāo) 準(zhǔn),先評估主要作用,然后評估副作用。

與傳統(tǒng)軟件不同,該系統(tǒng)無需操作員 具有資深的專業(yè)知識(shí),就可以解讀數(shù)據(jù),創(chuàng)建一個(gè)不依賴用戶的先進(jìn)輔助方案。另一個(gè)創(chuàng)新是,設(shè)計(jì)了一個(gè)軟件模塊,稱為 "Identfy",可以將DSC曲線(玻璃化轉(zhuǎn)變 溫度、吸熱峰和放熱峰等)獲得的聚合物樣品熱性能與測量庫數(shù)據(jù)進(jìn)行比較[4-6]。 該軟件模塊具有兩大優(yōu)點(diǎn),特別適用于質(zhì)量控制:首先,數(shù)據(jù)庫可以通過熱特性來識(shí)別未知聚合物樣品,節(jié)省了文獻(xiàn)查找時(shí) 間;其次,用戶可將DSC結(jié)果添加到Netzsch 數(shù)據(jù)庫中,充實(shí)綜合數(shù)據(jù)庫信息。

通過客觀對比聚合物,該軟件在產(chǎn)品 的出廠檢驗(yàn)、貯存和干燥后檢驗(yàn)或最終產(chǎn) 品階段進(jìn)行質(zhì)量控制。

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試驗(yàn)程序概述

試驗(yàn)用DSC樣品為5種不同類型的市售 粉末涂料,任意命名為A10、B12、C8、C13 和E4,代表白色家電行業(yè)使用的普通粉末 涂料。

對于聚合物常規(guī)DSC測量,建議使用 帶蓋(有孔的)的鋁盤作為樣品坩堝。這 些鋁坩堝通常為散裝供貨,不利于測量值 再現(xiàn)。因?yàn)樯⒀b時(shí),樣品盤會(huì)發(fā)生機(jī)械變 形,導(dǎo)致參照盤和樣品盤之間熱流的不均 勻。

將NetzschDSC儀配備的"Concavus" 樣品盤裝在一個(gè)防靜電箱中供貨,每箱裝 96個(gè),每次試驗(yàn)取用。樣品盤有意制成凹 形底部,使得熱接觸均勻,且再現(xiàn)性高, 提高測量質(zhì)量。試驗(yàn)時(shí),將約8.5 mg粉末 涂料樣品均勻地放置在一個(gè)DSC盤中,并用 一個(gè)帶孔的蓋蓋住,進(jìn)行氣體交換(見表 1)。

DSC測量中,使用Netzsch DSC與 "Intracooler IC70"溫控裝置,溫控范圍 為-70~600 °C(見圖1)。根據(jù)表2設(shè)定測 量方法,氮?dú)饬魉贋?0 mL/min。設(shè)備上的 低熱慣性爐有助于實(shí)現(xiàn)快速加熱和冷卻。

與傳統(tǒng)熱流型DSC系統(tǒng)相比,該系統(tǒng) 可加快采集DSC數(shù)據(jù)。這一優(yōu)勢用于測量 的冷卻階段,從300 °C降至0 °C的冷卻速度 為50 K/min。與原來升溫速率20 K/min相 比,一次測量中,三次加熱的總時(shí)間降低 了近一半,不到45 min即可完成。

DSC以"智能模式"操作,其中包括 優(yōu)化的用戶界面,只需少量數(shù)據(jù)輸入即可 開始測量。此外,采用用戶自定義的方法 操作,能使自動(dòng)樣品轉(zhuǎn)換器(ASC)的設(shè)置 簡單快捷。

結(jié)果分析采用 "Tau-R"校正法,可 以最大程度減少由于樣品盤和參考盤熱慣 性導(dǎo)致測得的DSC轉(zhuǎn)變被人為變寬。

采用三次加熱表征性能

圖2顯示樣品C8第一次、第二次和第三 次加熱升溫情況,三次加熱均按表2中規(guī)定 的溫度程序?qū)嵤T诘谝淮渭訜?~100 °C 過程中,觀察到吸熱熔化轉(zhuǎn)變,峰值溫度 為70 °C,熔融焓9.19 J/g。這相當(dāng)于粉末涂 料的熔融。

結(jié)果一覽

 試驗(yàn)選用五種不同類型市售熱固 型粉末涂料,展示了Netzsch DSC 214 Polyma DSC儀器的分析能力可用于質(zhì)量 控制中對材料的綜合表征。

 對粉末涂料的熱轉(zhuǎn)變進(jìn)行了表征, 所有的結(jié)果表明在熔融和固化行為方面 稍有差異。測量結(jié)果可推導(dǎo)出相關(guān)工藝 參數(shù)(如熔化溫度)和施工參數(shù)(如玻 璃化轉(zhuǎn)變溫度)。

 采用專用軟件模塊可輕松創(chuàng)建質(zhì)量 控制測量庫。很容易為某類粉末涂料 建立數(shù)據(jù)庫,并設(shè)定一條曲線,成為自 動(dòng)化質(zhì)量控制的有效工具。整個(gè)系統(tǒng)的 質(zhì)量控制功能對操作員并無太多的技術(shù) 和經(jīng)驗(yàn)要求。

根據(jù)涂料施工過程中采用的相應(yīng)固 化步驟,二次加熱溫度范圍選擇在0~300 °C。在此,最高溫度可達(dá)300 °C,從DSC可 直接觀察到涂料的熱行為,特別是分解過 程中分解的起始溫度。

第二次加熱過程中,觀察到未固化涂 料在58 °C時(shí)出現(xiàn)玻璃化轉(zhuǎn)變。接著,在 123 °C時(shí),檢測到一個(gè)較小的熔融轉(zhuǎn)變。 在173 °C時(shí)觀察到樣品的放熱固化反應(yīng), 峰值溫度為217 °C。溫度達(dá)到約300 °C最高 時(shí),未發(fā)現(xiàn)DSC基線有偏離,說明沒有發(fā) 生分解反應(yīng)。

為檢測與二次加熱曲線比較,有無 出現(xiàn)不可逆變化,并確認(rèn)樣品完全固化, 對樣品進(jìn)行了第三次加熱,溫度范圍為 0~300 °C。此時(shí),位于76 °C拐點(diǎn)溫度處 出現(xiàn)玻璃化轉(zhuǎn)變,說明玻璃化溫度已明顯 偏移到了比第二次加熱時(shí)更高的溫度。這 是由固化反應(yīng)造成的,因?yàn)橥苛喜牧现邪l(fā) 生了大量的交聯(lián),使得玻璃化轉(zhuǎn)變溫度升 高。

在123 °C,也檢測到二次加熱過程中就 已觀察到的可逆熔融峰。這可能是由于粉 末涂料中某種助劑熔融造成,比如蠟助劑 組分,它是用于改善固化樣品的抗沖擊性 和加工性能。

首次加熱時(shí)呈現(xiàn)熔融特性

圖3 涂料類型A10、B12、C8、C13和E4的初次加熱曲線(用預(yù)先裝好的軟件對這些曲線進(jìn)行評估,顯示了峰值溫度和峰面積;為清晰起見,將曲線進(jìn)行任意疊合)

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圖4 樣品的第二次(頂部,實(shí)線)和第三次加熱曲線(底部,虛線)(為清晰起見,將曲線進(jìn)行任意疊和)

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圖3顯示了本研究考察的5種不同類型涂料在第一次加熱時(shí)的對比情況。采用分析軟件的"自動(dòng) 分析"功能對所有曲線進(jìn)行評估。正如在樣品C8的DSC曲 線觀察到的那樣,所有涂料顯示了明顯的熔融峰,峰值溫 度按樣品B12到C8順序逐漸升高。

計(jì)算出的熱焓值各不相同,在約7.5%的標(biāo)準(zhǔn)偏差內(nèi), 遠(yuǎn)高于稱取樣品質(zhì)量的不確定值(見表1)。因此,可確定 各樣品的熔融熱焓值,雖然較小但差異顯著。表3匯總了所 有測量結(jié)果。此外,還發(fā)現(xiàn)對于所有類型的粉末涂料,熔 化轉(zhuǎn)變在加熱階段結(jié)束前都已完成。因此,對于涂料施工 的第一步來說100 °C足以實(shí)現(xiàn)粉末涂料的均勻熔化。

第二次加熱和第三次加熱對固化特性進(jìn)行比較

圖4匯總了所有試驗(yàn)樣品第二次加熱和第三次加熱的 DSC結(jié)果,溫度范圍0~300 °C,采用自動(dòng)化評估程序。在 第一次加熱粉末熔化后,所有樣品在51 °C和58 °C之間發(fā)現(xiàn) 玻璃化轉(zhuǎn)變。不同類型涂料的玻璃化轉(zhuǎn)變溫度的順序與第 一次加熱曲線(見圖3)中熔融轉(zhuǎn)變的順序相對應(yīng)。從約 110~130 °C開始,觀察到樣品A10、C8和C13出現(xiàn)放熱固化 反應(yīng)。樣品C8和C13的固化非常相似。而A10的固化峰值則 偏移到低20 K的溫度處。B12和E4樣品未發(fā)現(xiàn)有明顯固化放 熱焓。

可以推測這可能是由于試驗(yàn)用的粉末涂料固化反應(yīng)的 固化速率通常較低。以下事實(shí)可以印證:首先,在溫度范 圍超過100 K時(shí),所有樣品均呈現(xiàn)出非常寬的固化峰分布。 其次,不能排除因縮聚反應(yīng)而產(chǎn)生很弱的額外吸熱效應(yīng)。 這些情況反過來會(huì)抵消固化放熱焓,使得DSC曲線趨于平 緩。在第三次加熱過程中(見圖4,底部),在65~76 °C 內(nèi),所有涂料樣品都出現(xiàn)玻璃化轉(zhuǎn)變,而且所有玻璃化轉(zhuǎn) 變溫度均比第二次加熱時(shí)看到的高。其中樣品A10的偏移 最大,達(dá)到20 °C。這一現(xiàn)象清楚表明所有樣品均發(fā)生了交 聯(lián)反應(yīng),但樣品B12和E4并未出現(xiàn)明顯的固化峰。

此外,第三次加熱中未發(fā)現(xiàn)額外的放熱固化峰,因 此可以認(rèn)為在第二次加熱至300 °C后所有樣品都已完全固 化。與樣品C8呈現(xiàn)的情況一樣,在對所有涂料進(jìn)行高達(dá) 300 °C的加熱處理后,第二次加熱或第三次加熱中均未發(fā) 現(xiàn)明顯的分解。

通過評估未知樣品,進(jìn)一步測試DSC系統(tǒng)

下一步,從C8粉末涂料類型中選擇一個(gè)未知樣品,來證明DSC軟件的質(zhì)量控制功能:為了驗(yàn)證"識(shí)別"功能, 根據(jù)圖2中所示的第一次加熱曲線建立了測試庫("DSC粉 末涂料")。

因此,只需用鼠標(biāo)輕輕一點(diǎn),就可曲線上進(jìn)行標(biāo)示,并 加載到新創(chuàng)建的資料庫中。

圖5為未知樣品的第一次加熱曲線,測量條件同表2。為 了進(jìn)行分析,從已有的資料庫清單中選擇了新建數(shù)據(jù)庫。左 欄為樣品分配,頂部輸入"樣品C8_第一次加熱"。

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通過曲線比較,得出未知樣品與測試樣品 的相似度為99.59%,表明同為C8涂料。同 時(shí),根據(jù)相似性的遞減順序,將其他選項(xiàng) 列在下方。根據(jù)曲線的整體形狀和所有經(jīng) 評估得到的參數(shù),計(jì)算出相似度[4]。這樣,該算法可在數(shù)秒鐘內(nèi)就可將測量曲線 與幾百個(gè)數(shù)據(jù)庫條目進(jìn)行比較。

在下一步中(此處未顯示),該用 程序來建立一個(gè)全自動(dòng)曲線識(shí)別標(biāo)準(zhǔn),用 來評估進(jìn)貨樣品是否合格。建立多個(gè)等級 [4],以便對進(jìn)貨樣品進(jìn)行評估,評估結(jié)果 為"合格"或"不合格"。該算法可對新 測定的粉末涂料樣品DSC曲線自動(dòng)進(jìn)行評 估,判定為"合格"或"不合格"。

參考文獻(xiàn)

[1] DIN EN ISO 11357: Plastics – Differential Scanning Calorimetry (DSC), www. beuth.de, 2010.

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[4] Schindler A., Identify – How this New DSC Curve Recognition System Simplifies Polymer Characterization, White Paper, Netzsch-Gerätebau GmbH, 2013.

[5] Moukhina E., Schindler A., Automatic Evaluation and Identification of DSC curves, presentation during International Symposium, Thermal Analysis and Calorimetry in Industry, Berlin, 2014.

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