一种双峰聚乙烯分子断裂模拟方法与装置与流程

本发明涉及计算机软件辅助模拟技术，尤其涉及一种双峰聚乙烯分子断裂模拟方法与装置。

背景技术：

高分子材料在日常生活中已经广泛应用，在加工、贮存和使用过程中，由于各种因素的影响，其性能和使用价值逐渐降低，这一现象称为高分子老化。

随着聚乙烯(pe)管道在我国城镇给排水、燃气管网建设中的广泛应用，pe管道也逐渐成为社会生产各个领域令人瞩目的成就。pe管道相比传统的钢、水泥制管道，具有耐腐蚀、易安装、柔韧性好，加工性能优良、环保、安全等特点。但pe树脂作为一种对紫外光和高温敏感的高分子材料，在强紫外光辐射及高温条件下，pe会快速降解老化，管道存在表面脆化、力学强度降低、焊接接头失效等危险。

我国pe管道自20世纪80年代开始迅猛发展。1982年上海已开始使用pe管输送城市燃气。作为燃气输送的特种设备，当时pe管道主要集中于力学性能的优化设计，管道挤出生产线的效率，以及严格控制挤出管道的尺寸大小等。期间，有高耐应力开裂的新型pe树脂进入市场，特别是双峰聚乙烯的出现，高效管道挤出生产工艺的面世，挤出速率可达到每小时一公吨以上。其中，双峰聚乙烯指的是分子量分布由两种分子量正态分布峰叠加的聚乙烯，该种树脂同时具备易加工性和高抗蠕变性能，在给排水、燃气管道等公共领域起着重要作用。“十二五”期间，我国塑料管道行业仍然保持持续、稳定发展，产量由2010年的840.2万吨，增长到2015年末的1380万吨，平均年增长率为10.43％。但目前pe管道老化失效机理复杂，新型pe管道产品涌入市场，pe管道的老化失效性研究相对滞后。

近年来,随着信息技术,计算机技术及互联网的快速发展,各个社会领域均积累起了规模庞大的数据。随着信息系统的广泛应用,源自古老的数据分析及统计技术,加上现代的人工智能,数据库和统计学相关技术,研究如何充分利用大规模的数据,发掘出有用知识的数据挖掘技术迅速发展起来。机器学习是解决数据挖掘问题的主要方法之一。机器学习是一种利用系统本身进行自我改进的过程,使计算机程序能随着经验的积累自动提高性能,虽然到目前为止机器学习还不足以使计算机具备和人类一样强大的学习能力,但针对大量特定学习任务的算法的提出,使计算机具备了从大量数据中提取特征、发现隐含规律的能力,因此机器学习在数据挖掘中得到了广泛应用。

技术实现要素：

本发明要解决的技术问题在于针对现有技术中的缺陷，提供一种双峰聚乙烯分子断裂模拟方法与装置。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种双峰聚乙烯分子断裂模拟方法，包括以下步骤：

1)采集待模拟的双峰聚乙烯分子分子量密度分布数据；

2)对采集的数据按横坐标数据为双峰聚乙烯分子分子量以10为底的对数，纵坐标数据为双峰聚乙烯分子的分子量密度，绘制双峰聚乙烯分子的分子量分布曲线图；

3)对双峰聚乙烯分子分子量密度分布数据拟合，得到分子量密度曲线的函数表达式，生成相应的聚乙烯分子分子量分布模型；

4)在聚乙烯分子分子量分布模型中设定采样参数，生成给定分布的双峰聚乙烯分子样本；其中采样参数包括采样间隔、采样个数、断裂后分子总数和短支链浓度；

5)设定断裂概率参数，对双峰聚乙烯分子过程进行分子断裂模拟；其中断裂概率参数包括主碳链与仲碳、叔碳、羰基相连的碳-碳单键断裂概率、模拟时间单位数和分子断裂百分比。

按上述方案，所述步骤5)中分子断裂模拟包括以下步骤：

利用轮盘式区间取样算法在分子主链上按设定的采样间隔划分区间并在区间内随机选取断裂分子，根据设定的断裂概率参数执行断裂过程，生成断裂后的分子模型矩阵集；

所有断裂后的分子模型矩阵集按分子量大小进行重新排序。

按上述方案，所述步骤3)中采用的拟合函数类型为正态分布函数。

按上述方案，所述采样间隔为以分子量取10为底的对数，对双峰聚乙烯分子分子量区间进行采样。

一种双峰聚乙烯分子断裂模拟装置，包括：

输入单元，用于输入所采集的待模拟的双峰聚乙烯分子分子量密度分布数据；

曲线绘制单元，用于对采集的数据按横坐标数据为双峰聚乙烯分子分子量以10为底的对数，纵坐标数据为双峰聚乙烯分子的分子量密度，绘制双峰聚乙烯分子的分子量分布曲线图；

拟合单元，用于对双峰聚乙烯分子分子量密度分布数据拟合，得到分子量密度曲线的函数表达式，生成相应的聚乙烯分子分子量分布模型；

采样单元：用于在聚乙烯分子分子量分布模型中设定采样参数，生成给定分布的双峰聚乙烯分子样本；其中采样参数包括采样间隔、采样个数、断裂后分子总数和短支链浓度；

模拟单元，用于设定断裂概率参数，对双峰聚乙烯分子过程进行分子断裂模拟；其中断裂概率参数包括主碳链与仲碳、叔碳、羰基相连的碳-碳单键断裂概率、模拟时间单位数和分子断裂百分比。

按上述方案，所述模拟单元中分子断裂模拟包括以下步骤：

利用轮盘式区间取样算法在分子主链上按设定的采样间隔划分区间并在区间内随机选取断裂分子，根据设定的断裂概率参数执行断裂过程，生成断裂后的分子模型矩阵集；

所有断裂后的分子模型矩阵集按分子量大小进行重新排序。

按上述方案，所述拟合单元中采用的拟合函数类型为正态分布函数。

按上述方案，所述采样单元中采样间隔为以分子量取10为底的对数，对双峰聚乙烯分子分子量区间进行采样。

本发明产生的有益效果是：

1、本发明提供了一种双峰聚乙烯分子断裂模拟方法，为通过利用矩阵模型模拟特定分子量分布的聚乙烯高分子断裂过程，对聚乙烯高分子老化的研究给予技术支撑。

2、本发明利用矩阵对特定样品的分子量分布进行建模模拟，其分子断裂模拟过程可实现递归，模拟过程中模拟参数可实现自行调整设置，并与实测值进行对比修正，获得置信度高的分子断裂模拟模型。

3、本发明在模拟过程中利用轮盘式分区随机分布短支链及选择断裂分子的取样算法保证了取样的随机性和降低取样的运算量，以达到高效的模拟拟合结果。

附图说明

下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，附图中：

图1是本发明实施例的方法流程图；

图2是本发明实施例的双峰聚乙烯分子的分子量分布曲线图；

图3是本发明实施例的双峰聚乙烯断裂模拟后分子量分布曲线示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

如图1所示，一种双峰聚乙烯分子断裂模拟方法，包括以下步骤：

1)采集待模拟的双峰聚乙烯分子分子量密度分布数据；数据格式为(分子量，分子量密度)；

2)对采集的数据按横坐标数据为双峰聚乙烯分子分子量以10为底的对数，纵坐标数据为双峰聚乙烯分子的分子量密度，绘制双峰聚乙烯分子的分子量分布曲线图；如图2所示，

所述初始分子量分布曲线为利用凝胶渗透色谱法测量的双峰聚乙烯分子量分布曲线数据，横坐标数据为以十为底的双峰聚乙烯分子量的对数log10mw，纵坐标数据为分子量为mw的分子的重量百分比w对该对数的微分dw/dlog10mw，即分子量分布比重；

3)选取合适的正态分布函数对双峰聚乙烯分子分子量密度分布数据拟合，得到分子量密度曲线的函数表达式，生成相应的聚乙烯分子分子量分布模型；

正态分布函数为：f(x)＝a1*exp(-((x-b1)^2)+a2*exp(-((x-b2)/c2)^2)，

其中，a1，b1，c1，a2，b2，c2为待确定的系数；

4)设定采样参数，在聚乙烯分子分子量分布模型中生成给定分布的双峰聚乙烯分子样本；其中采样参数包括采样间隔、采样个数、断裂后分子总数和短支链浓度；

生成给定分布的双峰聚乙烯分子样本为利用函数表达式生成初始主链模型矩阵集对生成的每个初始主链模型矩阵(即聚乙烯分子分子量分布样本)，利用轮盘式分区取样法随机标志生成长度均一的短支链，短支链长度和短支链在主链上的分布密度可根据不同牌号树脂特点进行设置，其中短支链为长度为3-10个碳原子。

采样间隔为以分子量取10为底的对数，对双峰聚乙烯分子分子量区间进行采样；

采样个数为设定初始采样分子的总数目；

断裂后分子个数为设定单位时间分子链断裂后分子个数；

短支链浓度为设定短支链个数与主链碳原子个数的比值。

5)设定断裂概率参数，对双峰聚乙烯分子过程进行模拟；其中断裂概率参数包括主碳链与仲碳、叔碳、羰基相连的碳-碳单键断裂概率、模拟时间单位数和分子断裂百分比；

主碳链与仲碳相连的碳-碳单键断裂概率为设定仲碳原子的碳碳键断裂概率。

主碳链与叔碳相连的碳-碳单键断裂概率为设定叔碳原子的碳碳键断裂概率。

主碳链与羰基相连的碳-碳单键断裂概率为设定碳氧原子相连的碳-碳键断裂概率。

模拟时间单位数为设定高分子断裂模拟时间单位数。

分子断裂百分比为设定一个单位时间内分子断裂数与断裂前分子总数的百分比。

分子断裂模拟包括以下步骤：

利用轮盘式区间取样算法在分子主链上按设定的采样间隔划分区间并在区间内随机选取断裂分子，执行断裂算法，生成断裂后的分子模型矩阵集；

所有断裂后的分子模型矩阵集按分子量大小进行重新排序，即得到双峰聚乙烯老化断裂后的分子量分布曲线，如图3所示。

断裂模拟过程中可实现递归，并在模拟过程中与实际老化实验测量结果进行对比，对参数设定修正，最后获得置信度较高的分子断裂模拟模型。

下面是采用本发明方法的具体实施例：

实施例1

一种用双峰聚乙烯分子断裂模拟方法，通过双峰聚乙烯分子分子量分布数据进行曲线拟合，生成相应双峰分布聚乙烯分子模型，并对老化后的双峰聚乙烯分子量分布变化进行模拟。

本实施例所采用的双峰聚乙烯，厂家为巴塞尔的1460型树脂，数均分子量20000左右。

双峰聚乙烯分子断裂模拟方法，包括如下步骤：

(1)输入1460型号双峰聚乙烯分子分子量密度分布数据，横坐标数据为双峰聚乙烯分子分子量以10为底的对数，纵坐标数据为双峰聚乙烯分子的分子量密度；

(2)设定拟合函数类型为双峰分布方程，通过对双峰聚乙烯分子分子量密度分布数据拟合，得到分子量密度曲线的函数表达式；

(3)设定采样间隔为0.10，采样总数为10000，断裂后分子总数为20000，短支链浓度为0.01，生成给定分布的双峰聚乙烯分子样本；,

(4)设定含仲碳的碳-碳双键断裂概率为1/1000，叔碳断裂概率为2/1000，碳氧原子的碳碳键断裂概率为1/100，模拟时间单位为100，分子断裂百分比为0.01。对双峰聚乙烯分子过程进行模拟，即得本发明中所得双峰聚乙烯老化断裂后的分子量分布曲线。

实施例2

本实施例所采用的双峰聚乙烯，厂家为exxon，数均分子量12000左右。

双峰聚乙烯分子断裂模拟方法，包括如下步骤：

(1)输入exxon型号双峰聚乙烯分子分子量密度分布数据，横坐标数据为双峰聚乙烯分子分子量以10为底的对数，纵坐标数据为双峰聚乙烯分子的分子量密度；

(2)设定拟合函数类型为双峰分布方程，通过对双峰聚乙烯分子分子量密度分布数据拟合，得到分子量密度曲线的函数表达式；

(3)设定采样间隔为0.10，采样总数为10000，断裂后分子总数为20000，短支链浓度为0.01，生成给定分布的双峰聚乙烯分子样本；

(4)设定仲碳断裂概率为1/1000，叔碳断裂概率为2/1000，碳氧原子的碳碳键断裂概率为1/100，模拟时间单位为100，分子断裂百分比为0.01。对双峰聚乙烯分子过程进行模拟，即得本发明中所得双峰聚乙烯老化断裂后的分子量分布曲线。

实施例3

本实施例所采用的双峰聚乙烯，厂家为北欧化工，数均分子量8000左右。

双峰聚乙烯分子断裂模拟方法，包括如下步骤：

(1)输入宁波产双峰聚乙烯分子分子量密度分布数据，横坐标数据为双峰聚乙烯分子分子量以10为底的对数，纵坐标数据为双峰聚乙烯分子的分子量密度；

(2)设定拟合函数类型为双峰分布方程，通过对双峰聚乙烯分子分子量密度分布数据拟合，得到分子量密度曲线的函数表达式；

(3)设定采样间隔为0.10，采样总数为10000，断裂后分子总数为20000，短支链浓度为0.01，生成给定分布的双峰聚乙烯分子样本；,

(4)设定仲碳断裂概率为1/1000，叔碳断裂概率为2/1000，碳氧原子的碳碳键断裂概率为1/100，模拟时间单位为100，分子断裂百分比为0.01。对双峰聚乙烯分子过程进行模拟，即得本发明中所得双峰聚乙烯老化断裂后的分子量分布曲线。

实施例4

本实施例所采用的双峰聚乙烯，由中国石化生产，数均分子量14000左右。

双峰聚乙烯分子断裂模拟方法，包括如下步骤：

(1)输入东莞产双峰聚乙烯分子分子量密度分布数据，横坐标数据为双峰聚乙烯分子分子量以10为底的对数，纵坐标数据为双峰聚乙烯分子的分子量密度；

(2)设定拟合函数类型为双峰分布方程，通过对双峰聚乙烯分子分子量密度分布数据拟合，得到分子量密度曲线的函数表达式；

(3)设定采样间隔为0.10，采样总数为10000，断裂后分子总数为20000，短支链浓度为0.01，生成给定分布的双峰聚乙烯分子样本；,

(4)设定仲碳断裂概率为1/1000，叔碳断裂概率为2/1000，碳氧原子的碳碳键断裂概率为1/100，模拟时间单位为100，分子断裂百分比为0.01。对双峰聚乙烯分子过程进行模拟，即得本发明中所得双峰聚乙烯老化断裂后的分子量分布曲线。

应当理解的是，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，而所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。