Page 163 - 2025年7月防腐蚀专辑

王亚鑫等：人工智能技术在防腐涂料研发中的应用研究

数据上传到工作流组件中；（3）按照实际需求设置参
1 实验部分 数：确定特征、标签、测试集比例；（4）进行模型训练，

其中评估指标通常包括均方误差（MSE）、均方根误差
1. 1 主要原料及仪器
（RMSE）、平均绝对误差 （MAE）、决定系数（R）等，将
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羟基丙烯酸树脂（CTR6298、CTR6225、CTR6277E）、 预测效果最好的机器学习算法模型作为最终 AI 模
混合溶剂（2033）：工业级，中海油常州环保涂料有限 型，并进行保存。
公司；异氰酸酯固化剂（1 、2 、3）：工业级，自制 ；钛
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白粉（R902）：工业级，科慕；分散剂（32500）：工业级，

路博润；流平剂（BYK333）：工业级，毕克；防沉助剂
（SD-2）：工业级，海名斯；紫外线吸收剂（1130）、光稳
定剂（292）：工业级，巴斯夫；催化剂（DBDTL）：分析

级，阿拉丁。

LU-0819 紫外光加速老化试验机：Q-Lab；DSC

8000 差示扫描量热仪：PerkinElmer；Eclassical3100 凝
胶渗透色谱仪（GPC）：依利特（苏州）分析仪器有限公

司；DV3TLV数显黏度计：博勒飞；Matcloud+材料大数

据云平台：北京迈高材云科技有限公司。
1. 2 样品的制备
图1 AI模型的构建和复用
1. 2. 1 防 面漆的制备 Fig. 1 Construction and reuse of AI models
在研磨容器中依次加入羟基丙烯酸树脂（50%~ 1. 3. 2 AI模 的复用
60%，以聚氨酯面漆 A 组分质量计，下同）、部分混合
在完成 AI 模型的构建后，后期有新设计的面漆
溶剂、分散剂（0. 5%~1. 5%）、流平剂（0. 5%~0. 7%）及
配方，可复用该模型，输入配方特征，可通过 AI 模型
防沉助剂（0. 5%~1. 5%），600 r/min 搅拌 5~15 min，然
直接完成性能的预测，实现先于实验预测产品性能
后加入钛白粉（25%~35%）研磨分散至涂料细度
的目的，避开重复的涂料制备实验。
20 μm以下，加入剩余混合溶剂（5%~10%）、紫外线吸 1. 4 测试与表征
收剂（1%~2%）和光稳定剂（0. 5%~1. 5%），静置消泡
根据 GB/T 23987—2009 测试漆膜的耐老化性
后，过滤出料，得到聚氨酯面漆 A组分。
（漆膜保持失光 0 级、粉化 0 级及变色 0 级的最长时
1. 2. 2 涂层的制备
间），其中灯管类型选用 UVA-340；循环条件：辐照度
将聚氨酯面漆 A 组分与 B 组分（异氰酸酯固化
0. 83 W/m ，黑板温度（60±3） ℃光照 4 h，黑板温度
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剂），按照一定比例进行复配，并加入适量催化剂，根 （50±3） ℃凝露4 h。
据喷涂需要补充适量混合溶剂，喷涂于打磨过的带 采用二正丁胺-盐酸滴定法测定—NCO 含量；采
有自制底漆的样板上 ，25 ℃下放置 7 d，充分干燥后 用差示扫描量热仪对树脂的玻璃化转变温度（T）进
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进行性能研究。 行测试 ，N 气氛 ，测试温度−80~100 ℃ ，升温速度
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1. 3 AI模型的构建和复用 10 ℃/min；采用凝胶渗透色谱仪对固化剂三聚体含量
1. 3. 1 AI模 的构建 进行测试，色谱柱采用 Agilent PLgel 5 μm MIXED-C，
模型构建一般分为机器学习工作流构建、数据 流动相为四氢呋喃，流速 0. 5 mL/min，柱温为 40 ℃，
输入、特征/标签选择、测试集比例选择、机器学习算 每 25 min 采样一次；采用 Matcloud+材料大数据云平
法种类选择、模型训练/评估等步骤 （图 1）。详细的 台对配方样本进行数据分析和挖掘。
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构建过程为：（1）选中系统中的机器学习算法[随机森 2 结果和讨论
林（RM）、支持向量机回归（SVR）、贝叶斯回归
（BLR）、神经网络（NN）、决策树（DT）、线性回归 2. 1 数据量对训练模型预测效果的影响
（LR），组装形成工作流组件；（2）将已有的面漆配方 本研究采用随机抽样的方法，探讨实验室现有
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