基于JMP軟件的3種常見污漬洗凈規(guī)律研究

蘇兆偉 韋玉輝

（1. 杭州職業(yè)技術(shù)學(xué)院，浙江杭州，310018；2. 紹興文理學(xué)院，浙江紹興，312000；3. 東華大學(xué)服裝設(shè)計藝術(shù)學(xué)院，上海，200051）

織物洗滌是一個復(fù)雜的傳質(zhì)過程，其過程牽涉到洗滌劑、污漬種類、洗滌過程中的機(jī)械力以及洗滌溫度、洗滌時間、負(fù)載等多個因素的共同作用[1-4]。然而，目前對織物洗護(hù)的研究，主要集中在洗滌前后，污布外觀性能及物理機(jī)械性能的變化、污布的自身組織結(jié)構(gòu)編織原理、污布的吸附及脫附原理及表征污布的洗凈率測試方法等方面，而很少有從洗滌參數(shù)對多種污布的洗凈率影響的角度，研究洗衣機(jī)的洗滌性能[5-6]。

調(diào)研發(fā)現(xiàn)，目前洗衣機(jī)行業(yè)在性能測試方面主要關(guān)注GB/T4288-2008《家用和類似用途電動洗衣機(jī)》考核的能效程序，而對消費者實際使用的個體程序缺乏系統(tǒng)的研究。此外，IEC 60456-2010《家用洗衣機(jī)性能測評方法》考核了6種污漬的洗凈性能，而GB/T 4288-2008僅考核碳黑油污漬的洗凈性能，故國內(nèi)洗衣機(jī)性能測評存在一定局限性，有待進(jìn)一步完善。且不同污漬的污布側(cè)重的功能有所不同，如碳黑油污布主要考察洗衣機(jī)熱與機(jī)械作用，皮脂污布主要考察洗衣機(jī)對人體分泌油脂的去除能力，蛋白污布主要考察洗衣機(jī)對血漬、奶漬等蛋白類物質(zhì)的去除能力，因而有必要針對常見污漬洗凈率的影響因素展開詳細(xì)研究[7-9]。

本研究選擇的JMP軟件是由SAS公司研發(fā)的專門用于多參數(shù)實驗設(shè)計及統(tǒng)計分析的軟件，尤其適合多個參數(shù)的尋優(yōu)實驗設(shè)計和結(jié)果分析[10]。通過對水溫、主洗時間、主洗轉(zhuǎn)速、轉(zhuǎn)動時間及停止時間等洗滌參數(shù)的系統(tǒng)研究，進(jìn)而得到洗滌參數(shù)對不同污漬洗凈率的影響規(guī)律，并構(gòu)建了3種標(biāo)準(zhǔn)污布洗凈率與洗滌參數(shù)之間的數(shù)學(xué)模型。以期為設(shè)計個性化的家用洗衣機(jī)洗滌程序提供指導(dǎo)。

1 實驗

1.1 實驗材料與設(shè)備

實驗材料：JB-00標(biāo)準(zhǔn)原布、JB-01標(biāo)準(zhǔn)碳黑污布、JB-02標(biāo)準(zhǔn)皮脂污布、JB-03標(biāo)準(zhǔn)蛋白污布，中國日用化學(xué)工業(yè)研究院；100%純棉平紋陪洗布、100%滌綸針織陪洗布，上海紡織工業(yè)技術(shù)監(jiān)督所。

實驗儀器：Mini J全自動滾筒洗衣機(jī)（寧波吉德），MD80-1407LIDG全自動滾筒洗衣機(jī)（無錫小天鵝），GDNE8-A82熱泵式干衣機(jī)（青島海爾），WSB-3A白度計（寧波紡儀），Mini-F可控電腦版（北京艾斯蒙），CLM 221能耗儀（Christ Elektronik），ZJ-LCD-M渦輪流量計（廣東中江），TC10電子天平（G＆G），BC-50ES冰箱（青島海爾），EES-50B熱水器（AO.Smith），F(xiàn)I-9309蒸汽熨斗（飛科）。

1.2 實驗步驟及評價方法

3種標(biāo)準(zhǔn)污布，以碳黑污布為例，將44cm×27cm的標(biāo)準(zhǔn)碳黑污布裁剪成6cm×6cm并編號，測試并記錄每塊污布的白度值并分組，保證每組污布洗前白度平均值誤差在±0.3以內(nèi)，以此控制實驗系統(tǒng)誤差。放入0～3℃的冰箱中冷藏待用。每次實驗調(diào)節(jié)控制器洗滌參數(shù)，并參考GB/T4288-2008《家用和類似用途電動洗衣機(jī)》進(jìn)行洗凈率測試[11]。

表1 定制實驗設(shè)計因素及水平一覽表

1.3 JMP實驗設(shè)計

本實驗重點研究主洗階段各洗滌參數(shù)對不同污布洗凈率的影響，所以JMP的定制設(shè)計只選擇主洗階段最具代表性的5個洗滌參數(shù)，如表1所示，主洗溫度A、主洗時間B、主洗轉(zhuǎn)速C、轉(zhuǎn)動時間D、停止時間E。經(jīng)過企業(yè)調(diào)研及預(yù)實驗，確定本次實驗中各因素的水平范圍，即考慮5因素3水平及RSM交互，設(shè)計空間比例0.8對應(yīng)的預(yù)測方差為0.31，1/0.31≈3，亦即達(dá)到1次實驗代表3次實驗的精度，確定需要完成38組實驗。

2 結(jié)果與討論

2.1 3種污漬洗凈率影響因素效應(yīng)篩選

運用逐步回歸進(jìn)行皮脂污布洗凈率的參數(shù)估計，分析洗滌參數(shù)對皮脂污漬洗凈率的影響規(guī)律，表2為皮脂洗凈率參數(shù)篩選結(jié)果。當(dāng)概率值P＜0.05時，說明該參數(shù)對皮脂污漬洗凈率影響顯著。由表2中t比絕對值的大小可知，影響皮脂洗凈率的顯著因素及其效應(yīng)為：主洗時間＞溫度＞停止時間＞洗滌轉(zhuǎn)速★轉(zhuǎn)動時間＞轉(zhuǎn)動時間。由“t比”可知，各因素對洗凈率的影響趨勢：隨著主洗時間的增加，溫度的升高，停止時間的減少，洗滌轉(zhuǎn)速★轉(zhuǎn)動時間的增大，轉(zhuǎn)動時間的增加，皮脂洗凈率逐漸增大。

表2 皮脂洗凈率參數(shù)篩選結(jié)果

表3 碳黑洗凈率參數(shù)篩選結(jié)果

同理，由表3可知，影響碳黑洗凈率的顯著因素及其效應(yīng)為：主洗時間＞溫度＞洗滌轉(zhuǎn)速＞停止時間＞轉(zhuǎn)動時間。由“t比”可知，各因素對其的影響趨勢：隨著主洗時間的增加，溫度的升高，洗滌轉(zhuǎn)速的增大，停止時間的減少，轉(zhuǎn)動時間的增加，碳黑洗凈率逐漸增大。由表4可知，影響蛋白洗凈率的顯著因素及其效應(yīng)為：主洗時間＞洗滌轉(zhuǎn)速＞轉(zhuǎn)動時間＞停止時間＞主洗時間★主洗時間＞主洗轉(zhuǎn)速★主洗轉(zhuǎn)速＞轉(zhuǎn)動時間★轉(zhuǎn)動時間＞轉(zhuǎn)動時間★停止時間。其中主洗時間★主洗時間、主洗轉(zhuǎn)速★主洗轉(zhuǎn)速、轉(zhuǎn)動時間★轉(zhuǎn)動時間僅具有統(tǒng)計學(xué)上的意義。由“t比”可知，各因素對其洗凈率的影響趨勢：隨主洗時間的增加，洗滌轉(zhuǎn)速的增大，轉(zhuǎn)動時間的增加，停止時間的減少，蛋白洗凈率逐漸增大。

2.2 3種污漬洗凈率模型建立及驗證

根據(jù)表2估計值可知，皮脂洗凈率實驗數(shù)據(jù)擬合所得的多項式方程為：Y=0.5794+0.0288A+0.0942B+0.0093C+0.0159D-0.0241E-0.02B2+0.0197CD(Pmodel＞F)＜0.001，表明所建模型在a=0.05水平上回歸顯著，擬合系數(shù)R2=0.91，殘差RMSE=0.0296，回歸擬合程度較好。

同理根據(jù)表3可知，碳黑污布實驗數(shù)據(jù)擬合所得的多項式方程為：Y=0.3941+0.0143A+0.0287B+0.0111C+0.008D-0.0085E-0.007B2(Pmodel＞F)＜0.001。表明模型在a = 0.05水平上回歸顯著，R2=0.90，RMSE=0.0108，回歸擬合程度較好。

同理，由表4可知，由蛋白污布實驗數(shù)據(jù)擬合所得的多項式方程為：Y=0.1813+0.0174B+0.008C+0.0067D-0.0041E-0.0064B2-0.0057C2-0.0056D2+0.0032DE(Pmodel＞F）＜0.001。表明模型在a= 0.05水平上回歸顯著，R2=0.93，RMSE=0.0063，回歸擬合程度較好。

分別用軟件隨機(jī)生成模型之內(nèi)的任意參數(shù)組合，自定義20萬組時挑選任意3組進(jìn)行驗證實驗，實驗結(jié)果如表5所示。從實驗結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，預(yù)測洗凈率和實測洗凈率差值都在2%以內(nèi)，驗證模型可靠。

表4 蛋白洗凈率參數(shù)篩選結(jié)果

表5 污布參數(shù)優(yōu)化模型驗證實驗結(jié)果

2.3 皮脂污布洗凈率影響因素分析

根據(jù)表2篩選出影響皮脂污布洗凈率最顯著的3個因素，主洗時間、洗滌溫度、停止時間，利用Matlab，繪制出三維響應(yīng)曲面圖，如圖1所示。

圖1 主洗時間和洗滌溫度對皮脂洗凈率的響應(yīng)曲面圖

由圖1可知，隨著主洗時間的增大，洗滌溫度的升高，皮脂污布洗凈率逐漸增大，其中，主洗時間對其洗凈率的影響程度更為顯著。

這是因為隨著主洗時間的延長，摔打作用的次數(shù)增加，織物與滾筒壁摩擦的次數(shù)增加，為污漬與織物分離創(chuàng)造了良好的條件[12]。延長主洗時間本質(zhì)上是增加洗滌過程的累積機(jī)械力，而機(jī)械力又是迫使吸附在織物上的污垢與織物脫離的重要因素之一，因而延長主洗時間有助于洗凈率的提高。此外，延長主洗時間其實也增加了洗滌劑滲透到纖維間的機(jī)會，使纖維更好地潤濕膨脹，同時亦延長了化學(xué)作用的時間，更易于污垢脫離織物表面。如圖2所示，當(dāng)主洗時間增加到一定值，其對洗凈率的影響就趨于穩(wěn)定，此后繼續(xù)延長主洗時間，對洗凈率影響不大[13]。

洗滌溫度會影響洗滌劑中表面活性劑的活性，溫度過高或過低都會降低其活性[14]。試驗表明，綜合考慮能耗、洗凈率、洗滌時間等因素，40～50℃是較合適的洗滌溫度。由分子動力學(xué)理論可知，溫度越高，分子的熱運動越激烈，越能提高水分子、洗滌劑與織物的反應(yīng)速率，其宏觀表現(xiàn)就是提高了污布的洗凈率。此外，適當(dāng)增加洗滌水溫也可加速纖維的膨脹速度和程度，減弱了纖維和污漬的結(jié)合力強(qiáng)度，更易去除污漬。此外，因每次洗滌均會經(jīng)歷升溫過程，故理論上不同溫度對洗凈率的影響程度會高于本次實驗。

2.4 碳黑污布洗凈率影響因素分析

根據(jù)表3篩選出影響碳黑污布洗凈率最顯著的3個因素，主洗時間、洗滌溫度、洗滌轉(zhuǎn)速，繪制出3維響應(yīng)曲面圖，如圖2所示。

圖2 主洗時間和洗滌溫度對碳黑洗凈率的響應(yīng)曲面圖

由圖2可知，主洗時間、洗滌溫度對碳黑污布洗凈率的影響規(guī)律與皮脂污布基本類似，但碳黑洗凈率比皮脂洗凈率低。

這是因為皮脂污漬屬于大粒徑的污染粒子，相對分子質(zhì)量較大，大多聚集在織物表面或者紗線之間的微小空隙，并未滲透到纖維內(nèi)部，故較易去除。碳黑污漬屬于小粒徑的污染粒子，極易浸透至纖維的間隙或者黏附在纖維表面，且其污布在高溫制配過程會形成高維碳結(jié)構(gòu)，此結(jié)構(gòu)穩(wěn)定、難以改變色相，故洗凈率較低[6-8]。

2.5 蛋白污布洗凈率影響因素分析

根據(jù)表4篩選出影響蛋白污布洗凈率最顯著的3個因素，主洗時間、洗滌轉(zhuǎn)速、轉(zhuǎn)動時間，繪制出3維響應(yīng)曲面圖，如圖3所示。

由圖3可知，蛋白污漬洗凈率較低，且隨洗滌時間的延長，其洗凈率先升高后趨于平穩(wěn)。這是因為蛋白類污漬（血漬或牛奶）屬于“乳化”的污漬，能潤濕織物表面并通過毛細(xì)管滲入紗線內(nèi)的纖維束間，與纖維之間形成化學(xué)鍵，難以通過延長洗滌時間的方式達(dá)到較好的洗凈效果，往往需要配合使用含蛋白酶的洗滌劑才能繼續(xù)提高其洗凈率。

此外，由圖3可知，隨著洗滌轉(zhuǎn)速的增大，蛋白污漬洗凈率逐漸增大后趨于平穩(wěn)。這是因為織物在洗滌過程中，會受到重力、摩擦力、離心力的共同作用[15-17]，轉(zhuǎn)速增大，織物受到的離心力增大，織物會在舉升筋的帶動下上升到更高的距離下落，這不僅可以延長織物沿桶壁滑動的距離，也會增加織物高處摔打的距離和次數(shù)。摔打作用的強(qiáng)弱直接決定了洗滌機(jī)械力，機(jī)械力可以促使黏附在織物上的污垢與織物脫離。但轉(zhuǎn)速增大到一定程度，織物受到的離心力過大，織物會緊貼桶壁做圓周運動，這樣不僅減少了織物與水流相互作用的面積而且也會減小衣物間相互摩擦的機(jī)會，不利于提高洗凈率。當(dāng)然，轉(zhuǎn)速過低，衣物無法被提高到一定程度，“摔打”作用強(qiáng)度太小，同樣不利于洗凈率的提高。

圖3 蛋白污漬洗凈率響應(yīng)曲面圖

3 結(jié)論

采用JMP軟件定制設(shè)計的實驗方法，系統(tǒng)研究了滾筒洗衣機(jī)洗滌參數(shù)對不同污漬洗凈率的影響，得出以下結(jié)論并進(jìn)行了機(jī)理解釋：

(1) 相同洗滌條件下，家用滾筒洗滌對皮脂污布的洗凈率較高，對蛋白污布的洗凈率較低。隨著主洗時間、洗滌轉(zhuǎn)速的增大，3種污漬的洗凈率均不斷增大，但不同污漬的標(biāo)準(zhǔn)污布對洗滌參數(shù)的敏感程度略有不同。

(2) 主洗時間對3種污漬洗凈率影響最為顯著，主洗溫度對皮脂、碳黑污漬洗凈率影響較大，但對蛋白污漬洗凈率影響不顯著。

(3) 洗滌參數(shù)對皮脂污布洗凈率影響的顯著性排序為：主洗時間＞溫度＞停止時間＞洗滌轉(zhuǎn)速*轉(zhuǎn)動時間＞轉(zhuǎn)動時間；洗滌參數(shù)對碳黑污布洗凈率影響的顯著性排序為：主洗時間＞溫度＞洗滌轉(zhuǎn)速＞停止時間＞轉(zhuǎn)動時間；洗滌參數(shù)對蛋白質(zhì)污布洗凈率影響的顯著性排序為：主洗時間＞洗滌轉(zhuǎn)速＞轉(zhuǎn)動時間＞停止時間＞主洗時間*主洗時間＞主洗轉(zhuǎn)速*主洗轉(zhuǎn)速＞轉(zhuǎn)動時間*轉(zhuǎn)動時間＞轉(zhuǎn)動時間*停止時間。

(4) 通過任意幾組洗滌參數(shù)組合來驗證模型，結(jié)果表明，這幾組數(shù)據(jù)代入最佳模型方程獲得的理論預(yù)測值與實際值偏差在2%以內(nèi)，證實所建立的數(shù)學(xué)模型具有較好的預(yù)測性。