[发明专利]一种阻燃剂阻燃能力的预测方法

说明书

本发明公开了一种阻燃剂阻燃能力的预测方法，涉及化工安全技术领域。其填补了现有技术中尚没有可直接预测阻燃剂阻燃能力的方法的空白。该预测方法主要利用统计建模方法，建立阻燃剂阻燃能力的预测模型，利用阻燃剂和可燃气体混合物分子结构与混合体系爆炸极限范围的变化值之间的定量关系，预测阻燃剂的阻燃能力。其包括：采用可燃气体爆炸极限测试方法获得预测模型建立所需的数据样本；获取阻燃剂加入前后可燃气体混合物的爆炸极限范围变化值，作为预测目标值；构建各组分稳定的分子结构；计算混合物的分子结构描述符；筛选最优的混合物分子描述符等步骤。本发明预测方法可以通过理论计算快速获得阻燃剂的阻燃能力。

技术领域

本发明涉及化工安全生产技术领域，具体涉及一种阻燃剂阻燃能力的预测方法。

背景技术

阻燃剂被广泛应用于生产和生活的方方面面，例如，在可燃制冷剂中加入全卤代烃阻燃剂来抑制制冷系统由于微漏引起的燃爆风险。为研究阻燃剂的阻燃能力，常采用的方法是，利用国标《GB/T 21844-2008化合物(蒸气和气体)易燃性浓度限值的标准试验方法》来测定加入阻燃剂之后可燃气体的爆炸极限，通过分析阻燃剂加入后可燃气体爆炸极限范围(爆炸上限-爆炸下限)的减小值来确定阻燃剂的影响能力。该方法步骤繁琐、费时费力且具有一定的危险性。

现有技术有关阻燃剂阻燃能力的测试方法主要有：

CN102608284B公开了一种确定多元混合气体爆炸极限的方法，它采用单一气体的常规理化参数及混合配比针对不同类别的多元混合气体建立相应的爆炸极限预测模型，利用所建模型对未知混合气体的爆炸极限进行预测。该方法包括以下步骤：1、多元混合气体建模样本及其爆炸极限数据的收集；2、多元混合气体建模样本的分类处理；3、理化参数的确定及数据的收集；4、预测模型的建立；5、模型的验证与修正；6、预测模型的应用。

CN102608285B公开了一种基于支持向量机的有机混合物燃爆特性预测方法，其以已知的有机混合物的组分含量和常规物性实验数据为输入变量，以对应的燃爆特性实验数据为输出变量，利用强大的机器学习算法支持向量机方法，对两者之间存在的非线性、不确定性和复杂性的内在定量关系进行有效的训练和预报，从而建立稳定、高效的支持向量机预测模型。

上述现有技术中阻燃剂阻燃能力的预测中，基本原理是利用气体混合物的组分和理化性质(或物性)，且预测对象是混合物的爆炸极限。在其实施步骤中，均需要先利用实验方法或者数据采集方法获知各组分的理化参数或物性参数作为自变量，操作较繁琐，且利用实验方法获得的理化参数在预测爆炸极限过程中不可避免会在自变量中带入实验误差的影响。

发明内容

本发明的目的在于提供一种阻燃剂阻燃能力的预测方法，其可以通过理论计算快速获得阻燃剂的阻燃能力，操作简便。

为实现上述目的，本发明采用了以下技术方案：

一种阻燃剂阻燃能力的预测方法，所述的预测方法是利用统计建模方法来建立阻燃剂阻燃能力的预测模型，所述的预测模型是利用阻燃剂和可燃气体混合物分子结构与混合体系爆炸极限范围的变化值之间的定量关系来预测阻燃剂的阻燃能力。

作为本发明的一个优选方案，上述的预测模型的构建包括以下步骤：

S1、采用可燃气体爆炸极限测试方法获得预测模型建立所需的数据样本；

S2、获取阻燃剂加入前后可燃气体混合物的爆炸极限范围变化值，作为预测目标值；

S3、构建各组分稳定的分子结构；

S4、计算混合物的分子结构描述符；

S5、筛选最优的混合物分子描述符；