基于定量方法预测和管控涂料的工艺性能

流变学是一门成熟的学科，通过实验测量与理论建模等定量方法，描述、预测并控制流体的流变性能。在本文开篇，我们已经提到，涂料的工艺性能与其流变特性密切相关。那么，是否可以通过定量化的方法来有效预测和控制涂料的工艺性能呢？

事实上，自上世纪以来，铸造领域的科研人员已围绕这一问题展开了大量研究。例如，童本行教授的研究表明，卡森（Casson）模型能够较好地拟合涂料的流变曲线，而膨润土在涂料中的结构形成能力可通过其宾汉剪切稀释比加以衡量。胡邦红博士的研究把涂料的流变性以参数形式定量地表示出来，找出了铸型涂料主要操作工艺性能与流变参数之间的定量关系，并创编了涂料操作工艺性能的“计算机专家系统”。韩辉等人归纳出砂型铸造中常用涂料组分对流变特性参数的影响, 应用Casson 模型组成涂料成分、流变特性、工艺性能的计算机辅助分析系统, 为实现铸造涂料的计算机辅助设计提供了理论依据。此外，也有多个研究文献总结出适用于流涂工艺的理想流变特性，即屈服值低、高剪切粘度低、触变性低的假塑性流体,部分研究甚至对这些参数进行了量化，指出其屈服值应控制在 4.0-6.5 Pa，触变率 M 在 9-12% 之间，而剪切稀释率 A 则在 3.5-5.5 的范围内。

因此，通过量化涂料的流变参数来预测和控制其工艺性能，特别是施涂性能，是可行的。然而，铸造涂料涉及多种材料，不同的溶剂（如水、醇类、烃类油剂）和悬浮剂（如膨润土、凹凸棒土、有机改性膨润土）赋予涂料不同的流变特性，使得这一方法的推广应用变得极为复杂且耗时。此外，普通铸造厂实验室的检测设备和技术条件有限，难以在生产现场实时测量涂料的粘度曲线及其他关键流变参数，也就无法及时有效地以流变性能为依据来评估和调整涂料工艺性能。

因此，开发一种简单、快速、有效的检测手段至关重要。通过测量和分析易于获取的关键参数，快速评估涂料的工艺性能，还可以通过这些参数为调整涂料配方提供依据和指导。未来的研究应着重于探索更加便捷、智能化的流变性能检测方法，以促进铸造涂料流变特性的精准控制和应用优化。

在福士科公司工作期间，笔者深入学习并掌握了该公司的涂料浸涂性能综合检测与控制技术。该技术涵盖多项关键性能指标，包括密度、波美度、流量杯粘度、稀释率、消光时间及涂层厚度等。这些参数测量简便、快速，即使在铸造车间现场，也能够高效评估涂料的工艺性能。该技术的核心在于两个关键点：首先，每一项检测参数均有合理的控制范围，而不同类型的涂料也对应特定的参数标准。一旦某个参数超出设定范围，涂料的工艺性能可能出现异常，影响最终的施涂效果。其次，这些参数之间存在内在关联，相互制约。如果参数之间的平衡关系被破坏，涂料可能表现出流淌、堆积、流痕等工艺缺陷。为了实现对涂料浸涂性能的量化评估，该技术引入了数学模型计算方法，将部分关键参数组合并计算出“浸涂性能系数”。当该系数处于特定范围时，预示涂料的浸涂综合性能良好，能够确保施涂均匀稳定，并有效减少工艺缺陷。

在此基础上，笔者将浸涂性能量化评估的方法进一步优化并拓展，使其适用于流涂、喷涂及刷涂工艺，并在实际生产应用中取得了良好验证。