Reologie tavenin polystyrenových plastů. Závěrečná práce LS Pythagoras

Podobné dokumenty
2 Tokové chování polymerních tavenin reologické modely

Univerzita Pardubice Fakulta chemicko technologická Katedra analytické chemie Licenční studium Management systému jakosti

Tvorba modelu sorpce a desorpce 85 Sr na krystalických horninách za dynamických podmínek metodou nelineární regrese

Semestrální práce. 3.3 Tvorba nelineárních regresních modelů v analýze dat

POLYNOMICKÁ REGRESE. Jedná se o regresní model, který je lineární v parametrech, ale popisuje nelineární závislost mezi proměnnými.

Tvorba nelineárních regresních modelů v analýze dat

Stanovení manganu a míry přesnosti kalibrace ( Lineární kalibrace )

Statistika (KMI/PSTAT)

MĚŘENÍ STATISTICKÝCH ZÁVISLOSTÍ

Tvorba nelineárních regresních

Závislost obsahu lipoproteinu v krevním séru na třech faktorech ( Lineární regresní modely )

UNIVERZITA PARDUBICE Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie Nám. Čs. Legií 565, Pardubice

6. Lineární regresní modely

KALIBRACE A LIMITY JEJÍ PŘESNOSTI. Semestrální práce UNIVERZITA PARDUBICE. Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie

Univerzita Pardubice SEMESTRÁLNÍ PRÁCE. Tvorba nelineárních regresních modelů v analýze dat. 2015/2016 RNDr. Mgr. Leona Svobodová, Ph.D.

INDUKTIVNÍ STATISTIKA

6. Lineární regresní modely

UNIVERZITA PARDUBICE

Příloha č. 1 Grafy a protokoly výstupy z adstatu

Kalibrace a limity její přesnosti

Semestrální práce. 2. semestr

Inovace bakalářského studijního oboru Aplikovaná chemie

MÍRY ZÁVISLOSTI (KORELACE A REGRESE)

Univerzita Pardubice SEMESTRÁLNÍ PRÁCE. Tvorba lineárních regresních modelů. 2015/2016 RNDr. Mgr. Leona Svobodová, Ph.D.

Univerzita Pardubice

Tvorba lineárních regresních modelů

6. Lineární regresní modely

Univerzita Pardubice Chemicko-technologická fakulta Katedra analytické chemie

Univerzita Pardubice Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie

Úloha 1: Lineární kalibrace

TVORBA LINEÁRNÍCH REGRESNÍCH MODELŮ PŘI ANALÝZE DAT. Semestrální práce UNIVERZITA PARDUBICE. Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie

Tvorba nelineárních regresních modelů v analýze dat

Statistika. Regresní a korelační analýza Úvod do problému. Roman Biskup

Kalibrace a limity její přesnosti

Semestrální práce. 2. semestr

1. Měřením na rotačním viskozimetru zjistěte, zda jsou kapaliny připravené pro měření newtonovské.

LINEÁRNÍ REGRESE. Lineární regresní model

Kalibrace a limity její přesnosti

6. Lineární regresní modely

2.2 Kalibrace a limity její p esnosti

http: //meloun.upce.cz,

Regresní analýza. Ekonometrie. Jiří Neubauer. Katedra ekonometrie FVL UO Brno kancelář 69a, tel

MATEMATIKA III V PŘÍKLADECH

Tomáš Karel LS 2012/2013

Fakulta chemicko technologická Katedra analytické chemie

REOLOGICKÉ VLASTNOSTI ROPNÝCH FRAKCÍ

Kompendium 2012, Úloha B8.01, str. 785, Model A

Statistická analýza jednorozměrných dat

KALIBRACE A LIMITY JEJÍ PŘESNOSTI 2015

Regresní a korelační analýza

Ing. Radovan Nečas Mgr. Miroslav Hroza

Semestrální práce str. 1. Semestrální práce. 2.1 Tvorba lineárních regresních modelů při analýze dat. 2.3 Kalibrace a limity její přesnosti

UNIVERZITA PARDUBICE

Reologické chování tekutin stanovení reogramů

Statistická analýza jednorozměrných dat

12. licenční studium Statistické zpracování dat při managementu jakosti. Lenka Hromádková

Regresní analýza. Eva Jarošová

7. Viskozita disperzních soustav

You created this PDF from an application that is not licensed to print to novapdf printer (

Fakulta chemicko technologická Katedra analytické chemie licenční studium Management systému jakosti Kalibrace a limity její přesnosti

Úvodem Dříve les než stromy 3 Operace s maticemi

vzorek vzorek

1 Tyto materiály byly vytvořeny za pomoci grantu FRVŠ číslo 1145/2004.

4 STANOVENÍ KINEMATICKÉ A DYNAMICKÉ VISKOZITY OVOCNÉHO DŽUSU

Laboratoře oboru (N352014) 1. ročník MSP technologie potravin, letní semestr, 2016/ Reologické vlastnosti a textura

Kalibrace a limity její přesnosti

Statistická analýza jednorozměrných dat

6. Lineární regresní modely

Konstrukce optického mikroviskozimetru

S E M E S T R Á L N Í

Korelační a regresní analýza. 1. Pearsonův korelační koeficient 2. jednoduchá regresní analýza 3. vícenásobná regresní analýza

Reologické vlastnosti ropných frakcí

KALIBRACE. Definice kalibrace: mezinárodní metrologický slovník (VIM 3)

STATISTIKA A INFORMATIKA - bc studium OZW, 1.roč. (zkušební otázky)

Tvorba lineárních regresních modelů při analýze dat

odpovídá jedna a jen jedna hodnota jiných

Pravděpodobnost v závislosti na proměnné x je zde modelován pomocí logistického modelu. exp x. x x x. log 1

Měření závislosti statistických dat

Regresní a korelační analýza

STATISTIKA I Metodický list č. 1 Název tématického celku:

UNIVERZITA PARDUBICE Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie

Univerzita Pardubice Fakulta chemicko-technologická. Licenční studium Statistické zpracování dat

Sklářské a bižuterní materiály 2005/06

Korelační a regresní analýza

MODEL TVÁŘECÍHO PROCESU

Regresní a korelační analýza

Základy reologie a reometrie kapalin

UNIVERZITA PARDUBICE FAKULTA CHEMICKO-TECHNOLOGICKÁ

Aplikovaná matematika I

Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc.

=10 =80 - =

Obsah Úvod Kapitola 1 Než začneme Kapitola 2 Práce s hromadnými daty před analýzou

Charakterizace rozdělení

Regresní a korelační analýza

Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc.

UNIVERZITA PARDUBICE. 4.4 Aproximace křivek a vyhlazování křivek

Úlohy. Kompendium 2012, Úloha B8.01a, str. 785, Model y = P1 * exp( P2/(B801x + P3)

Závislost odporu termistoru na teplotě

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI

Transkript:

Reologie tavenin polystyrenových plastů Závěrečná práce LS Pythagoras

Úvod, cíl práce Reologické vlastnosti taveniny PS plastů jsou důležitou informací při jejich zpracování vytlačováním nebo vstřikováním a v chemicko-inženýrských výpočtech při konstrukci zpracovatelských strojů. Rozmanitost aplikací polystyrenových (PS) plastů vyžaduje určené tokové vlastnosti taveniny v širokém rozmezí zpracovatelských teplot (T) a rychlostí smykových deformací (D). V této práci byla reologická data naměřena při T=180-260 C a smykových rychlostech v rozmezí 48-1307 s -1 pro čtyři PS plasty s různými molárními charakteristikami kapilárním viskozimetrem Kayeness Galaxy V6000. Dosažené výsledky, zpravidla ve formě tokových křivek (reogramů), bývají prezentovány výpočtem aktivačních energií (E) a tokových exponentů (n) při stanovených smykových rychlostech a teplotách. Cílem práce je najít reologický model, jehož parametry by charakterizovaly dané polymerní materiály v určeném rozmezí experimentálních podmínek. Reologie PS plastů 2

Zdánlivá viskozita [Pas] Zdánlivá viskozita [Pas] Naměřená data 4 PS plastů (Příklady) A = f(d) při T = 220 C A = f(t) při D = 433 s -1 900 700 800 600 700 600 500 500 ps25 400 ps25 400 ps27 ps28 300 ps27 ps28 300 ps41 200 ps41 200 100 100 0 0 500 1000 1500 Smyková rychlost [s -1 ] 0 180 200 220 240 260 Teplota [ C] Reologie PS plastů 3

ln( A ) ln( A ) Transformovaná data 4 PS plastů (Příklady) ln( A ) = f(lnd) při T = 220 C ln( A ) = f(1/t) při D = 433 s -1 7 6.5 6.5 6 6 5.5 ps25 ps25 ps27 ps27 5.5 ps28 5 ps28 ps41 ps41 5 4.5 4.5 3.5 4.5 5.5 6.5 7.5 lnd 4 0.0018 0.0019 0.0020 0.0021 0.0022 T -1 [K -1 ] Reologie PS plastů 4

Přehled původních výsledků (Příklad) Položka M.J. PS25 PS27 PS28 PS41 Molární hmotnost M w kg/mol 206 173 189 243 Index polydisperzity M w /M n 2,9 2,4 2,4 2,4 Tavný index (5kg/200 C) g/10 min 12,0 17,0 12,8 8,4 ETA 100/ETA 1000 180 C Pa.s 1470 / 342 1535 / 361 1610 / 358 1805 / 355 ETA 100/ETA 1000 220 C Pa.s 470 / 117 431 / 116 479 / 123 565 / 129 ETA 100/ETA 1000 260 C Pa.s 174 / 58 128 / 55 164 / 60 221 / 67 Tokový exponent, 180 C (ETA100/ETA900) 0,36 / 0,36 0,38 / 0,30 0,37 / 0,27 0,30 / 0,29 Tokový exponent, 220 C (ETA100/ETA900) 0,43 / 0,37 0,48 / 0,36 0,48 / 0,35 0,40 / 0,32 Tokový exponent, 260 C (ETA100/ETA900) 0,65 / 0,45 0,69 / 0,58 0,65 / 0,47 0,56 / 0,40 Akt.energie 180-190 C (ETA100/ETA1000) kj/mol.k 56 / 64 61 / 66 66 / 62 65 / 64 Akt.energie 190-200 C (ETA100/ETA1000) kj/mol.k 55 / 47 58 / 52 51 / 48 54 / 46 Akt.energie 200-210 C (ETA100/ETA1000) kj/mol.k 49 / 47 56 / 47 57 / 40 47 / 38 Akt.energie 210-220 C (ETA100/ETA1000) kj/mol.k 50 / 56 61 / 44 51 / 47 49 / 38 Akt.energie 220-230 C (ETA100/ETA1000) kj/mol.k 50 / 35 66 / 41 55 / 39 44 / 27 Akt.energie 230-240 C (ETA100/ETA1000) kj/mol.k 59 / 38 72 / 48 59 / 37 47 / 35 Akt.energie 240-250 C (ETA100/ETA1000) kj/mol.k 58 / 48 75 / 46 62 / 43 61 / 35 Akt.energie 250-260 C (ETA100/ETA1000) kj/mol.k 50 / 34 59 / 28 58 / 39 54 / 47 Reologie PS plastů 5

Reologické modely-i Reologie řeší vztah mezi napětím, deformací a časem, s cílem porozumět chování polymeru při jeho zpracování a kvantifikovat reakci materiálu na tok. K popisu tokového chování se používá více druhů reologických modelů. Základním modelem, který popisuje reologické chování během smykového namáhání, je Newtonův zákon: = 0 *D kde: -smykové napětí, 0 -newtonská (limitní) viskozita, D-rychlost smykové deformace Viskozita newtonských látek je materiálovou konstantou, nezávislou na čase a smykové rychlosti. Mění se pouze s teplotou, tlakem a závisí na molekulárních parametrech polymerní látky. Reologie PS plastů 6

Reologické modely-ii Chování nenewtonských látek je nejčastěji popisováno tzv. mocninovým zákonem (Ostwald-de Waele): = K*D n kde: K-konzistence, tj. fluidita materiálu při dané teplotě, n-tokový exponent resp. index nenewtonského chování (n>1 dilatantní, n<1 pseudoplastické, n=1 newtonské) Spojení obou zákonů dostaneme rovnici viskozitní křivky, tj. závislosti zdánlivé viskozity na smykové rychlosti: A = K*D n-1 Tento vztah platí v oblasti smykových rychlostí 10 0-10 4 s -1. Reologie PS plastů 7

Reologie PS plastů 8

Viskozita vs. smyková rychlost-i Vycházelo se z rovnice: A = k T *D m (1) Logaritmickou transformací dostaneme model přímky ln( A ) = ln(k T ) + m*ln(d) (2) jenž byl rozšířen na polynomický model 2. stupně: ln( A ) = A 0 + A 1 *ln(d) + A 2 *(ln(d)) 2 (3) Při statistické analýze byly modely (2) a (3) použity ve tvarech: y = b 01 + b 11 *x (2a) y = b 02 + b 12 *x + b 22 *x 2 (3a) kde: y = ln( A ), x = ln(d), b ij odhady regresních parametrů m = n-1 (n - tokový exponent) k T parametr odpovídající dané teplotě A 0, A 1, A 2 materiálové parametry při dané teplotě Reologie PS plastů 9

Viskozita vs. smyková rychlost-ii Experimentální data závislosti ln( A ) = f(lnd) byla pro 9 teplotních úrovní v intervalu 180-260 C zpracována pomocí lineární regrese navržených modelů (2a) a (3a). Vypočítané regresní charakteristiky, a to vícenásobný korelační koeficient R, koeficient determinace R 2, predikovaný korelační koeficient R p2, střední kvadratická chyba predikce MEP a Akaikeho informační kritérium AIC, byly podkladem pro určení lepšího z nich. Z výsledků v tabulce je vidět, že model přímky logaritmicky transformované závislosti viskozity a smykové rychlosti je statisticky významným pouze pro PS25 a PS41, a to jenom u nízkých teplot. Mimo nich je v naprosté většině statisticky významným modelem polynom 2. stupně. Položka PS25 PS27 PS28 PS41 Přímka (model 2a) Polynom 2.st. (model 3a) 180 C - - 180-190 C 190 C 180-260 C 180-260 C 200 C Reologie PS plastů 10

Viskozita vs. teplota-i Vycházelo se z obdoby Arrheniovy rovnice: A = k D *e M/T (4) Logaritmickou transformací jsme dostaly model přímky ln( A ) = ln(k D ) + M*(1/T) (5) jenž byl rozšířen na polynomické modely 2. a 3. stupně: ln( A ) = B 0 + B 1 *(1/T) + B 2 *(1/T) 2 (6) ln( A ) = C 0 + C 1 *(1/T) + C 2 *(1/T) 2 + C 3 *(1/T) 3 (7) Při statistické analýze byly modely (5 7) použity ve tvarech: y = b 01 + b 11 *x (5a) y = b 02 + b 12 *x + b 22 *x 2 (6a) y = b 03 + b 13 *x + b 23 *x 2 + b 33 *x 3 (7a) kde: y = ln( A ), x = 1/T, T teplota [K], b ij odhady regresních parametrů M = E/R (E aktivační energie [J/mol], R plynová konstanta [J/mol.K]) k D parametr odpovídající dané smykové rychlosti B 0, B 1, B 2 ; C 0, C 1, C 2, C 3 materiálové parametry při dané smykové rychlosti Reologie PS plastů 11

Viskozita vs. teplota-ii Experimentální data závislosti ln( A ) = f(1/t) byla pro 10 úrovní smykové rychlosti v intervalu 48-1307 s -1 zpracována pomocí lineární regrese navržených modelů (5a), (6a) a (7a). Vypočítané základní regresní charakteristiky byly opět podkladem pro určení nejlepšího modelu. Optimální model by měl mít nejlepší všechny použité statistické charakteristiky. V případech, kdy tomu tak nebylo, rozhodovala hodnota střední kvadratické chyby predikce MEP. Z výsledků v tabulce se dá říct, že běžně používaný přímkový model logaritmicky transformované závislosti viskozity na teplotě odpovídá naměřeným datům všech zkoumaných materiálů pouze výjimečně, a to především a pouze v oblasti nižších smykových rychlostí. U smykových rychlostí nad 300 s -1 jsou významné již pouze polynomické modely. Položka PS25 PS27 PS28 PS41 Přímka (model 5a) Polynom 2.st. (model 6a) Polynom 3.st. (model 7a) 48-97 mep 145-302 mep 97-205 mep 48 mep 145-302, 1307 mep 73,901 mep 48,97 all 48 mep - 433-901 all 433-630, 1307 all 73,302-1307 all 73-1307 all Reologie PS plastů 12

Viskozita vs. smyková rychlost a Vycházelo se z rovnice: A = k A *e M/T *D m teplota Logaritmickou transformací dostaneme lineární dvojrozměrný model: ln( A ) = ln(k A ) + M*(1/T) + m*ln(d) (9) Při statistické analýze byly modely (8) a (9) použity ve tvarech: z = p 1 *exp(p 2 /(u 1 +273,16))*u 2^p 3 y = b 0 + b 1 *x 1 + b 2 *x 2 kde: k A parametr, z = A, u 1 t [ C], u 2 = D, y = ln( A ), x 1 = 1/T, x 2 = lnd (8) (8a) (9a) Nejdřív byl řešen model (9a), kde pomocí vícerozměrné lineární regresní analýzy byly odhadnuty regresní parametry b 0, b 1, b 2. Jejich hodnoty byly použity jako nulté odhady ve vícerozměrné nelineární analýze modelu (8a). Z odhadnutých regresních parametrů p 1, p 2, p 3, a také b 0, b 1, b 2 byly vypočteny fyzikální parametry k A, aktivační energie E a tokové exponenty n u všech čtyř PS materiálů. Reologie PS plastů 13

Charakteristiky regrese Momenty tvaru Párové korelace Viskozita vs. smyková rychlost a teplota statistiky lineární regrese AD/QCE Položky PS25 PS27 PS28 PS41 Vlivné body počet 2 2 2 0 y-x 1-6,97E-01-6,38E-01-6,86E-01-7,29E-01 y-x 2 7,49E-01 7,93E-01 7,55E-01 6,76E-01 x 1 -x 2-5,54E-02-4,92E-02-4,92E-02 7,64E-18 Podmíněnost K 1,12E+00 1,10E+00 1,10E+00 1,00E+00 šikmost (AD) -4,50E-01-5,75E-01-3,88E-01-3,80E-01 šikmost (QCE) 2,03E-01 3,30E-01 1,51E-01 1,44E-01 špičatost 3,19E+00 3,20E+00 2,83E+00 3,51E+00 R 9,96E-01 9,94E-01 9,95E-01 9,94E-01 R 2 9,93E-01 9,88E-01 9,91E-01 9,89E-01 R p 9,84E-01 9,74E-01 9,80E-01 9,75E-01 MEP 6,79E-03 1,09E-02 8,05E-03 9,72E-03 AIC -3,92E+02-4,00E+02-4,27E+02-4,20E+02 kde: y=ln( A ), x 1 =lnd, x 2 =1/T Reologie PS plastů 14

Charakteristiky regrese Momenty tvaru Korelace parametrů Relat. vychýlení Viskozita vs. smyková rychlost a teplota statistiky nelineární regrese AD/QCE Položky PS25 PS27 PS28 PS41 Vlivné body počet 0 0 0 5 kde: p 1 =m, p 2 =M, p 3 =k A p 1 [%] 2,78E-03 3,29E-03 3,22E-03 4,66E-03 p 2 [%] 2,31E-03 2,39E-03 2,31E-03 3,53E-03 p 3 ]%] 8,94E-01 1,11E+00 9,90E-01 1,17E+00 p 1 -p 2 (AD) 1,10E-09-4,64E-11-1,49E-10-3,65E-01 p 1 -p 2 (QCE) 1,42E-03 1,64E-03 1,56E-03-3,64E-01 p 1 -p 3 (AD) -1,91E-01-1,84E-01-1,95E-01 1,56E-01 p 1 -p 3 (QCE) -1,93E-01-1,86E-01-1,96E-01 1,55E-01 p 2 -p 3-9,81E-01-9,82E-01-9,80E-01-9,76E-01 šikmost (AD) -6,16E-01-9,90E-01-7,39E-01-7,66E-01 šikmost (QCE) 3,42E-03 2,77E-01 2,48E-03 1,35E-01 špičatost (AD) 3,28E+00 3,29E+00 2,53E+00 2,87E+00 špičatost (QCE) 2,76E+00 2,66E+00 1,97E+00 2,49E+00 R 9,99E-01 9,98E-01 9,98E-01 9,97E-01 R 2 9,98E-01 9,97E-01 9,97E-01 9,94E-01 R p 9,97E-01 9,97E-01 9,96E-01 9,93E-01 MEP 5,72E+02 6,40E+02 7,29E+02 7,45E+02 AIC 5,00E+02 5,81E+02 5,89E+02 5,58E+02 Reologie PS plastů 15

lnr25 R25 lnr27 R27 lnr28 R28 lnr41 R41 lnr25 R25 lnr27 R27 lnr28 R28 lnr41 R41 lnr25 R25 lnr27 R27 lnr28 R28 lnr41 R41 Aktivační energie [kj/mol] Tokový exponent Porovnání výsledků regrese *lineární (lnr) a nelineární (R)* Parametr k A 180 160 140 120 100 80 60 40 20 0 64 62 60 58 56 54 52 50 48 46 44 0.50 0.48 0.46 0.44 0.42 0.40 0.38 0.36 0.34 Typ regrese Typ regrese Typ regrese Reologie PS plastů 16

Porovnání materiálů podle *parametru k A * Lineární regrese 180 Nelineární regrese 60 160 140 50 120 40 Parametr k A 100 80 Parametr k A 30 60 20 40 10 20 0 PS25 PS27 PS28 PS41 0 PS25 PS27 PS28 PS41 Zkoumaný materiál Zkoumaný materiál Reologie PS plastů 17

Aktivační energie [kj/mol] Aktivační energie [kj/mol] Porovnání materiálů podle *aktivační energie* Lineární regrese 58 Nelineární regrese 64 56 62 54 52 60 58 56 50 54 48 52 46 50 44 PS25 PS27 PS28 PS41 48 PS25 PS27 PS28 PS41 Zkoumaný materiál Zkoumaný materiál Reologie PS plastů 18

Tokový exponent Tokový exponent Porovnání materiálů podle *tokového exponentu* Lineární regrese 0.50 Nelineární regrese 0.43 0.48 0.42 0.41 0.46 0.40 0.44 0.39 0.42 0.38 0.40 0.37 0.36 0.38 0.35 0.36 PS25 PS27 PS28 PS41 0.34 PS25 PS27 PS28 PS41 Zkoumaný materiál Zkoumaný materiál Reologie PS plastů 19

Závěry 1. Pomocí lineární regrese jednorozměrných modelů dílčích závislostí viskozity na smykové rychlosti nebo teplotě byla potvrzena neadekvátnost použití linearizovaných modelů k výpočtu reologických parametrů taveniny všech čtyř PS plastů v daném rozsahu experimentálních podmínek. 2. Pro logaritmicky transformovanou závislost viskozity na - smykové rychlosti je statisticky významným modelem polynom 2. stupně, - teplotě jsou statisticky významnými modely polynomy 2. a 3. stupně. 3. Parametry uvedených dílčích závislostí se mění s podmínkami měření, tudíž nejsou charakteristikami daných PS materiálů. 4. Pomocí metod lineární a nelineární regrese byl nalezen dvojrozměrný tříparametrový model závislosti viskozity na smykové rychlosti a teplotě v celém rozsahu experimentálních podmínek pro jednotlivé PS plasty. 5. Parametry tohoto modelu lze považovat za materiálové charakteristiky. 6. Vypočítané intervalové odhady aktivačních energií (E) a tokových exponentů (n) umožňují diskutovat fyzikální rozdíly mezi danými polymery. Reologie PS plastů 20

Děkuji vám