作者：杨硕, 姚琲

作者单位：天津大学分析测试中心，天津 300072

关键词：实时在线监测;本体聚合;数学分析;原位监测

摘要：

应用Arduino实时在线监测系统，对不同聚合温度条件下，PMMA本体聚合过程进行实时在线监测与数据采集。将数据代入Origin分析软件中，根据本体聚合“转化率-反应时间”S型曲线特点，采用偏最小二乘法建立数学模型，运用相关系数r、P值检验、显著性检验和AIC对其进行评估，得到Lorentz拟合模型（相关系数r>0.99）。Lorentz拟合模型可以解决本体聚合过程中诱导期、终止时间和转化率实时监测和预测的关键问题，为化工企业采用本体聚合方法制备高分子材料提供实时在线监测和预测的新方法，为未来智能监测设备的开发提供基础。

Research on fitting method of PMMA bulk polymerization process based on Lorentz model
YANG Shuo, YAO Pei
Center for Analysis and Tests, Tianjin University, Tianjin 300072, China
Abstract: Arduino real-time online monitoring system is adopted to conduct real-time online monitoring and record data of the PMMA bulk polymerization process under different polymerization temperatures. The data is plugged into the Origin analysis software. According to S-shaped curve of “the conversion rate-reaction time”, the mathematical model is established through partial least square method, and then is evaluated by the correlation coefficient r, P-value test and the significance test and AIC. The fitting model of Lorentz is obtained and explained, with the correlation coefficient r>0.99. The key problems of the induction period time, the terminal period time and the conversion rate are solved by the fitting model. The fitting model provides a new way to online monitor and predicts polymer materials produced by bulk polymerization in chemical enterprises. The fitting model lays a foundation for the development of intelligent monitoring equipment in the future.
Keywords: real-time online monitoring;bulk polymerization process;mathematical analysis;in-situ monitoring
2021, 47(8):96-102  收稿日期: 2020-07-15;收到修改稿日期: 2020-09-07
基金项目: 天津市天津大学2020年度大型仪器开放基金（00000031）
作者简介: 杨硕(1987-),男,辽宁锦州市人,工程师,博士,研究方向为材料结构检测、新能源材料
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