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基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型分析明膠溶液荷電量與表面張力之間的關(guān)系(二)

來源:包裝工程 瀏覽 584 次 發(fā)布時間:2024-08-19

2、結(jié)果與分析


2.1不同外加電壓條件下膜液荷質(zhì)比變化


液體的荷電一般分為接觸荷電、電暈荷電和感應荷電3種方式,其中感應荷電具有安全易控等優(yōu)點,因此本實驗采用該方式為液滴荷電[11]。電極環(huán)所帶電壓直接影響微量進樣針針尖處電場場強大小,進而影響液體所帶電荷量。本實驗去離子水和明膠液滴感應荷電所產(chǎn)生的荷質(zhì)比如表2所示。由表2可知,隨著電源電壓升高,去離子水和明膠液滴的荷質(zhì)比均顯著升高(<0.05),外加電壓7 kV時去離子水荷質(zhì)比相較于1 kV升高了6倍,而明膠溶液則升高了8~16倍。李金等[12]探究環(huán)形電極對噴霧感應荷電的影響時發(fā)現(xiàn),外加電源電壓從0 kV升高至15 kV時,液滴的荷質(zhì)比會呈現(xiàn)先上升后下降的結(jié)果。這是由于當外加電壓足夠高時會擊穿空氣,產(chǎn)生與電源帶相同電荷的離子,而帶相反電荷的液滴與空氣中的擊穿離子結(jié)合則使液滴荷質(zhì)比下降。本研究電源區(qū)間屬于感應荷電區(qū),且7 kV電壓無法擊穿空氣。


隨著膜液中吐溫20的減少和司盤20的增多,明膠液滴荷質(zhì)比亦呈增高趨勢(<0.05)。張建桃等[13]研究表明,介質(zhì)的電導率改變會引起其荷電性能的改變。相同質(zhì)量濃度下司盤20的物質(zhì)的量濃度更高,導致溶液電導率及液滴荷質(zhì)比增加更為明顯。然而,與只添加吐溫20的明膠溶液(tw100)相比,少量司盤20的添加(tw80)還會引起荷質(zhì)比的顯著減少(<0.05),推測這是由于溶液中吐溫20與司盤20分子通過“經(jīng)典疏水作用”在水溶液中優(yōu)先結(jié)合,從而使溶液中總?cè)苜|(zhì)相對濃度下降導致[14]。


2.2不同外加電壓條件下膜液表面張力變化


表面張力是反應液體潤濕性能的重要指標。一般來說,表面活性劑作為雙親分子能夠使氣-液、液-固間的表面張力顯著降低[5]。表面張力越小的液體越容易黏附在物體表面,呈現(xiàn)出更小的接觸角和更優(yōu)的潤濕性能[15]。通過改變外加電壓,去離子水和明膠液滴的表面張力如表3所示。無論是去離子水還是明膠溶液,電源電壓的升高均使液滴表面張力顯著降低(<0.05)。相較于未施加電壓膜液,當電壓在7 kV時明膠液滴表面張力下降超10%,其中tw0組在7 kV時擁有最小的表面張力(31.38 mN/m)。安建鵬[16]研究了含有不同表面活性劑液滴在荷電之后的表面張力,發(fā)現(xiàn)表面活性劑的親水基團會與水分子間形成氫鍵,從而影響液滴在靜電場中的表面活性,使表面張力保持較高水平。本實驗中所有表面張力數(shù)值均隨電壓的增大而減小,表明溶液中的氫鍵已達飽和,電壓越高,明膠溶液表面活性越強,表面張力越小。相較于吐溫20,司盤20分子含有更少的親水基團、不易與水分子結(jié)合[17],且在水溶液表面排列更為緊密(排列密度約為吐溫20的3倍)[18],這導致明膠液滴的表面張力隨著司盤20占比的升高下降更為明顯。


2.3不同外加電壓條件下膜液接觸角變化


為了形成具有良好黏附性和均勻性的可食性膜,成膜溶液對產(chǎn)品的潤濕性尤為重要。表4展示了溶液在不同電壓下荷電后滴落在石蠟表面的接觸角。由表4可知,無外加電壓作用下,tw100的接觸角為79.74°,隨著司盤20的增多,接觸角首先減小,在二者濃度相等時降至71.00°。此后,接觸角隨著司盤20占比增加反而上升。理論上,表面張力越小的液滴接觸角越小[15],但本實驗現(xiàn)象與前述規(guī)律不符。先前研究發(fā)現(xiàn),疏水性司盤表面活性劑分子在液滴中傾向于向上遷移,導致其不能有效降低液滴下表面接觸角;而適量吐溫表面活性劑的加入能夠促進司盤在液滴中的均勻分布,從而減小接觸角[10]。


荷電使得液滴的接觸角顯著降低(<0.05),其中7 kV的電壓能夠使去離子水液滴的接觸角降低約10°,明膠液滴接觸角下降約6°~9°。茹煜等[19]建立了荷電霧滴的三維運動模型,發(fā)現(xiàn)在20 kV的電壓下熒光液滴的接觸角能夠降低46°。本研究發(fā)現(xiàn),當表面活性劑吐溫20與司盤20的濃度比為1∶1(tw50),外加電壓為7 kV時,明膠液滴在石蠟表面具有最好的潤濕性,接觸角為64.99°。


2.4機器學習分析


液滴的荷質(zhì)比為荷電后的本質(zhì)特性,而表面張力和接觸角則為荷電液滴表現(xiàn)的外在特性。為了訓練機器學習模型,以荷質(zhì)比作為輸入特征,將表面張力、接觸角測量值轉(zhuǎn)化為神經(jīng)網(wǎng)絡可以處理的張量后進行訓練,使模型預測值盡可能地接近實際測量值,實驗結(jié)果如表5所示。無論是表面張力還是接觸角,SVM-linear的2最低,為0.938 4和0.943 6,表明該模型預測效果最差。SVM-linear作為一種基于線性核函數(shù)的支持向量機模型,對噪聲和異常值非常敏感,且參數(shù)調(diào)優(yōu)較為困難[20]。DNN的2最接近1,且MSE值和MAE值最小(表面張力的MSE值和MAE值分別為0.014 5和0.081 3,接觸角的MSE值和MAE值分別為0.037 4和0.151 0),表明該模型預測性能最好。DNN具有非線性特征學習、自動特征提取和分層特征學習等優(yōu)勢,能夠適應大規(guī)模數(shù)據(jù)并進行調(diào)優(yōu)[21]。Pfisterer等[22]通過DNN建立評估商業(yè)果泥食品的營養(yǎng)密度,其平均準確率達92.2%。荷質(zhì)比與表面張力、接觸角的模型預測如圖2、圖3所示,可以發(fā)現(xiàn)模型對實際數(shù)據(jù)具有良好的擬合效果。通過模型曲線可以確定,在任意荷質(zhì)比下,去離子水液滴與明膠液滴的表面張力及其在石蠟表面的接觸角,為預測可食性膜液在食品表面的潤濕黏附性提供了思路和手段。

圖2通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡建立荷質(zhì)比與表面張力之間的模型預測

圖3通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡建立荷質(zhì)比與接觸角之間的模型預測


3、結(jié)語


本文探究了在不同電源電壓下通過感應荷電的方式對明膠液滴荷質(zhì)比、表面張力及接觸角的影響,并通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡建立模型預測。結(jié)果發(fā)現(xiàn),靜電荷電能有效提高明膠液滴的潤濕性能,當外加電壓為7 kV時,明膠成膜液滴的表面張力可以下降9%~14%,接觸角能夠下降8%~12%。從而為形成更均勻、更完整的可食性涂膜提供新的手段。在明膠的質(zhì)量分數(shù)為3%、表面活性劑的質(zhì)量分數(shù)為0.05%、吐溫20與司盤20濃度比為1∶1、電壓為0~7 kV時,深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型對膜液荷質(zhì)比與表面張力或接觸角的關(guān)系具有良好的預測作用,可用于指導實踐操作。


基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型分析明膠溶液荷電量與表面張力之間的關(guān)系(一)

基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型分析明膠溶液荷電量與表面張力之間的關(guān)系(二)

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