微型量热仪在防火涂料开发中的关键应用与预测模型

微型量热仪（Micro Combustion Calorimeter, MCC）是一种高效的燃烧分析工具，最初由美国联邦航空局（FAA）于1999年开发并获专利，用于快速筛选塑料材料的可燃性。作为防火安全评估的核心设备，MCC与其他火灾测试方法高度相关，能全面补充塑料、木材、纺织品、复合材料和涂料等复杂材料的火灾行为分析。近年来，MCC在防火涂料开发中的应用日益突出，通过量化热释放率（HRR）等参数，为阻燃材料设计提供了可靠依据。

在MCC的工作原理中，样品在控制热解条件下（有氧或无氧环境）发生分解，系统测量消耗氧气燃烧释放的热量。基于Thornton假设（每克耗氧量释放13.1 kJ g⁻¹热量），耗氧率可直接转换为热释放率（HRR）。这一过程仅需几毫克样品，并在15分钟内输出温度相关的比HRR曲线，显著提升了防火涂料研发的效率。关键参数如峰值温度（Tp）和峰值HRR（pHRR）可精确定位，而总热释放量（THR）则通过HRR在温域内的数值积分计算得出。热释放能力（hRC）作为固有可燃性指标，通过pHRR归一化处理，反映了材料的化学组成和燃烧速率，在纯聚合物中可实现≈1%的再现性。

对于防火涂料等复杂混合物，传统基于基团贡献的预测模型存在局限，因为化学组成常未知。因此，本研究探索了MCC在预测多组分材料热解行为的潜力。通过高斯函数对单个组分的HRR曲线进行反褶积，获得数学表示，再结合干质量分数加权线性组合，构建了预测模型。如图1所示，该模型在数据处理中结合了热重测量，成功应用于二元混合物和全水性涂料（包括非膨胀型和膨胀型），验证了预测HRR的准确性。

图1数据处理和建模

实验验证表明，MCC能有效预测未知化学组成组分的HRR，为防火涂料的热解行为提供深度洞察。通过识别热反应性混合物的失效模式，MCC结果可作为新产品设计的筛选工具，大幅提升涂料在建筑、航空等领域的防火性能。例如，在膨胀型防火涂料中，MCC预测模型帮助优化了阻燃填充聚合物的配方，降低了火灾风险。

总之，微型量热仪（MCC）不仅加速了防火涂料的开发流程，还通过预测模型弥补了传统方法的不足。未来，结合人工智能（如神经网络）可进一步扩展其应用，推动防火材料科学的创新。

参考文献：1.Hansen-Bruhn, I., Jensen, K., Ravnsbæk, J.B. et al. Micro combustion calorimeter for development of fire protective paints. J Therm Anal Calorim 148, 3993–4000 (2023). https://doi.org/10.1007/s10973-023-12018-2.

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