Kubelka를 이용한 염료 농도 추정

Scientific Reports 13권, 기사 번호: 2019(2023) 이 기사 인용

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측정항목 세부정보

반사율 함수(K/S)와 염료 농도(C) 사이의 관계를 알면 염색된 직물의 색상(R=)과 C를 서로 예측할 수 있습니다. 본 연구에서는 두 개의 반사 모델, 즉 Kubelka-Munk와 Allen-Goldfinger를 사용하여 반사율 데이터로부터 추정된 농도 값을 비교합니다. 첫째, Allen-Goldfinger 모델은 섬유 내 염료의 흡수 계수, 즉 용액 내 흡수 계수 대신 단위 k/s 값을 사용하여 실행되었습니다. 결과는 Allen-Goldfinger 모델에서 Beer-Lambert 흡수 계수에 대한 단위 k/s를 대체하면 염료 농도뿐만 아니라 스펙트럼 반사율 예측에서 오류가 낮아진다는 것을 보여주었습니다. 그러나 이 모델은 더 나은 결과를 가져오지 못했습니다. 그런 다음 해당 스펙트럼 반사율로부터 염료 농도를 추정하기 위해 역형을 사용했습니다. 결과적으로 Kubelka-Munk 모델은 Allen-Goldfinger 모델보다 더 단순하다는 이점을 가지면서 여전히 더 신뢰할 수 있는 방법이라는 것이 관찰되었습니다. 오류 분석 결과, 적용 농도 범위와 염료 스펙트럼 흡착 거동 등 다양한 요인에 따라 결과가 크게 달라지는 것으로 나타났습니다.

직물 착색 기술 중 하나는 느슨한 섬유, 원사, 토우, 윗면, 직물, 부직포, 편물 기재 또는 의류와 같은 다양한 물리적 형태를 갖는 직물 제품 제조의 모든 단계에서 실행할 수 있는 염색입니다1. 연구에 따르면 섬유 제품의 거의 5%가 여러 가지 이유로 다시 염색되어야 하는 것으로 나타났습니다. 염색된 제품이 원하는 깊이와 색상으로 정확한 색상을 얻기 위해서는 염색실수를 최소화하기 위한 염색단계별 관리가 필요합니다2. 따라서 공정 초기(염색욕)과 최종 단계(염색제품)에서 하는 것이 좋습니다. 염색 공정의 제어는 불연속(오프라인) 방식과 온라인 방식으로 모두 수행될 수 있습니다. 최근에는 사용된 염료 농도와 같은 염색욕 변수를 모니터링하여 염색 거동을 예측하고 보다 정밀한 제어를 위한 여러 가지 방법이 개발되었습니다. 이러한 방법은 염색의 화학적, 물리적 원리를 기반으로 하며 염색욕 및 흡수 분광 광도 데이터3,4,5,6,7,8을 분석합니다. 이들 모두에서 염색욕 성분의 정확한 비율과 양, 특히 염료의 양이나 농도를 결정하려는 시도가 이루어졌습니다. 염색 공정에서 염료 농도를 결정하고 제어하는 ​​것이 중요한 이유는 다음과 같습니다5.

염색욕에서 가장 중요한 화학물질인 염료.

다양한 염색 조건에서 염료의 거동을 연구합니다.

염색 공정을 최적화합니다.

염색기의 효율성 결정.

염색 공정 제어.

직물 염색의 염색 공정 및 공정 제어는 교과서9,10,11에서 자세히 찾을 수 있으므로 염색욕12의 UV-가시광선 분광학 분석을 기반으로 고전적으로 특성화됩니다. 일반적으로 잘 알려진 Beer-Lambert 법칙은 Eq. (1)은 용액 및/또는 고체상, 즉 섬유의 염료 농도를 결정하는 데 사용됩니다.

여기서 \(\theta_{t}\)는 흡수 매체에 의해 전달되는 단색 복사력이고, \(\theta_{0}\)는 매체에 입사되는 단색 복사력을 나타내고, \(\tau_{i}\)는 \(\frac{{\theta_{t} }}{{\theta_{0} }}\), \(\varepsilon\) 및 c와 동일한 내부 투과율은 몰 흡수 계수와 염료 농도를 나타냅니다. 마지막으로 b와 A는 각각 흡수 경로 길이와 흡광도를 나타냅니다. Beer-Lambert 법칙은 기체, 액체 또는 고체 형태의 완전히 투명한 매질에 적용될 수 있습니다. 고체 재료에서는 특히 어느 정도 반투명성을 나타내는 경우 어려움을 겪을 수 있습니다. 이 문제는 표면 반사가 크고 쉘 산란이 상당한 섬유 재료에서 중요합니다. 또한 섬유에서 염료를 추출하고 고체상의 염료 농도를 측정하는 등의 분석 작업은 시간이 많이 걸리고 지루한 작업입니다. 섬유 속의 염료를 목적으로 하면 섬유의 용해와 염료의 추출이 모두 가능하다. 따라서 더 쉬운 방법9,16에서 특히 고체상에서 염료 농도를 결정하는 대체 방법을 개발하는 것은 흥미롭습니다.