基于30m3聚合釜的纳米CaCO3原位聚合PVC树脂颗粒特性预测与优化

摘要：

通过微乳化分散技术使CaCO3实现良好分散，通过氯乙烯原位悬浮聚合制得了纳米PVC树脂。为解决纳米PVC树脂的颗粒形态控制难题，提出了基于组合神经网络的软测量方法，建立了纳米PVC树脂颗粒特性的软测量预测模型，应用效果表明该软测量模型能较准确地预测纳米PVC树脂的平均粒径。利用该软测量预测模型在30m3聚合釜上实现了纳米PVC树脂颗粒特性优化，制得具有较理想颗粒特性的纳米PVC树脂。

关键词： 聚氯乙烯树脂 颗粒特性 组合神经网络 聚合釜 原位聚合 乳化分散

作者: 夏陆岳 韩金铭 韩和良 蔡亦军 潘海天

作者单位: 浙江工业大学化学工程与材料学院,浙江 杭州 310032 浙江巨化股份有限公司电化厂,浙江 衢州 324004 杭州华纳化工有限公司,浙江 杭州 310006

会议类型: 国内会议

会议名称: 第8届全国PVC塑料与树脂技术年会

会议地点: 苏州

会议语种:中文

页码: 100-102

在线出版日期: 2009-11-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）