소개
광폴리머는 빛에 노출되면 중합되어 액체 단량체 또는 올리고머를 고체 기능성 네트워크로 변환하는 빛에 민감한 물질입니다. 멀티광자 리소그래피 및 퓨전 제팅(FJ)[1]을 포함한 적층 제조(AM) 공정에서 아크릴레이트 광폴리머의 경화 거동은 자외선 강도와 온도에 크게 영향을 받습니다. 적층 가공에서 재료의 경화는 약 50~100μm의 일반적인 층 두께로 층별로 이루어지며[2,3], 여기서 재료는 발열 경화 반응으로 인해 자체 가열을 경험합니다.
이 연구의 목적은 다양한 등온 조건과 자외선 강도 하에서 디아크릴레이트 광폴리머 층의 열 거동을 조사하는 것이며, 실험 모니터링을 위해 NETZSCH 유전체 분석과 함께 다음을 사용하는 것입니다 Kinetics Neo [5] 및 운동 분석, 열 시뮬레이션 및 핫스팟 식별을 위한 Termica Neo [6] 소프트웨어를 사용합니다.
측정 조건
DEA 측정은 표 1에 나열된 측정 조건에서 NETZSCH DEA 기기를 사용하여 수행했습니다. 얻어진 DEA 곡선은 동역학 분석의 기초가 됩니다.
그림 1은 다양한 반응성 물질의 경화 거동을 현장에서 측정할 수 있는 유전체 분석(DEA) 기기를 보여줍니다. 여러 센서를 통해 온도와 이온 점도를 정밀하게 측정할 수 있어 최적의 성능과 품질을 보장합니다.
표 1: 측정 조건
| 기기 | NETZSCH DEA 288 Ionic |
|---|---|
| 재료 | 광중합체 디아크릴레이트 (UV DLP 펌) |
| 등온 온도/°C | 30, 90 및 150 |
UV 강도 30°C/mW/cm²에서 | 36, 75, 150 및 300 |
| 방사 시간/분 | 10 |
| 센서 | IDEX 센서 |
| 주파수/Hz | 10 |
키네틱 분석
Kinetics Neo 소프트웨어를 사용하여 다양한 온도와 강도의 자외선에 대해 I0 = 75mW/cm²의 강도로 통합된 모델을 생성합니다. 다양한 UV 강도에서 경화의 동역학 모델링에 대한 자세한 정보는 파트 1[4]에서 확인할 수 있습니다.
그림 2는 DEA(유전체 분석)로 측정한 광폴리머 디아크릴레이트의 경화 거동에 대한 온도 및 UV 강도의 영향을 보여줍니다. 일반적인 동역학 모델은 다음을 사용하여 생성되었습니다 Kinetics Neo 소프트웨어. 마름모 기호는 실험 데이터를 나타내고 실선은 적합 곡선에 해당합니다. 표 2는 DEA 측정을 기반으로 한 동역학 파라미터를 자세히 설명합니다.
표 2: DEA 측정에 기반한 광중합체 아크릴레이트의 동역학적 파라미터
| 반응 단계 | A → B |
|---|---|
| 반응 유형 | Cnm |
| 활성화 에너지 [kJ/mol} | 5.174 |
| 로그(지수 전 계수) [로그(1/s)]] | -1.793 |
| 반응 순서 | 1.724 |
| 로그(오토캣 사전 지수 계수 [Log(1/s)]) | 1.629 |
| AutcatPower mf | 1.136 |
| nUV 빛 | 0.619 |
| I0 [mW/cm²] | 75 |
| 결정 계수(R²) | 0.996 |
Cnm: M-파워 자동 촉매를 사용한 n차 반응 반응량
테르미카 네오 소프트웨어: 시뮬레이션
발열 경화 공정은 재료 내부의 자체 가열을 유도하여 내부 온도 구배를 형성합니다. 이 연구에서는 100μm 및 300μm의 두께와 301J/g의 엔탈피를 가진 무한 슬래브 형상으로 모델링된 디아크릴레이트 광폴리머 층의 열 경화 거동을 DSC 측정을 통해 시뮬레이션합니다. 적층 제조 공정 시뮬레이션에서 반응층은 10cm의 두꺼운 폴리머 블록 위에 배치되며, 이 블록 아래에는 25°C의 온도가 제어됩니다. 이 반응층 상단 표면의 주변 온도는 90°C와 75mW/cm2의 주어진 강도로 UV 노출 시 150°C입니다. 시뮬레이션은 경화 과정에서 시간이 지남에 따라 층의 온도가 어떻게 변화하는지 보여줍니다.
그림 3 (a)와 3 (b)는 100μm 및 300μm 레이어에 대한 경화 프로세스 중 3분 동안의 온도 변화 시뮬레이션을 보여줍니다. 두 레이어 모두 거의 동시에(0.7분) 최고 온도에 도달합니다: 90.100-μm 레이어의 경우 4°C, 300-μm 레이어의 경우 92.4°C(x=100%)이며, 이는 상단 표면 레이어의 전체 기준 두께에 해당합니다. 두꺼운 층의 온도가 높을수록 열 방출이 감소함을 나타냅니다. 두꺼운 층에서는 발열 반응으로 인해 내부에 축적된 엔탈피가 더 많이 방출되어 얇은 층보다 자체 발열과 더 높은 온도가 발생합니다.
(a) 및 300μm
(b).
그림 4 (a)와 4 (b)는 50°C와 150°C의 다양한 등온 조건에서 100μm 층에 대한 3분 경화 사이클 동안 시뮬레이션된 온도 프로파일을 보여줍니다. 두 레이어 모두 100μm 레이어의 경우 피크 온도가 약 0.35°C 상승했습니다. 50°C와 150°C의 서로 다른 등온 조건에서 가장 큰 차이는 상단 표면층의 전체 기준 두께에 해당하는 x=100%의 피크 온도에 도달하는 시간으로, 150°C에서는 0.6분, 50°C에서는 1.1분으로 더 빨리 도달하는 것으로 나타났습니다.
(a) 및 150°C의 다양한 온도에 대한 온도 시뮬레이션
(b)의 다양한 온도에 대한 온도 시뮬레이션.
그림 5 (a)는 150°C에서 300μm 층의 경화 과정 중 3분 동안의 온도 변화 시뮬레이션을 보여줍니다. 이 레이어의 피크 온도는 x=100%에서 약 2.6°C 증가했으며, 이는 상단 표면에 해당합니다.
그림 5 (b)는 레이어 깊이와 시간의 함수로서 온도를 보여주는 3D 표면 플롯을 보여줍니다. 그림 5 (c)는 시간에 따른 레이어의 공간 온도 변화를 보여주는 3D 히트맵을 보여줍니다. 이러한 시각화를 통해 열 핫스팟을 빠르게 식별할 수 있습니다.
(a) 경화 중 다양한 수직 위치에 대한 층의 온도 프로파일
(b) 좌표와 시간의 함수로 층의 온도 변화를 3D 표면으로 묘사한 모습
(c) 층의 온도 변화에 대한 3D 히트맵.
결론
유전체 분석(DEA)은 UV 광중합체를 모니터링하는 데 효과적인 도구입니다. 실험실뿐만 아니라 생산 라인에서도 직접 사용할 수 있습니다. 소프트웨어와 결합하면 Kinetics Neo 소프트웨어와 결합하면 DEA 측정은 온도와 자외선 강도의 함수인 동역학 파라미터를 효과적으로 결정하는 것으로 입증되었습니다. Termica Neo 소프트웨어는 포토폴리머 층의 열 거동을 시뮬레이션하고, 온도 변화를 예측하고, 잠재적 핫스팟을 식별하고, 층 두께와 경화 조건을 최적화할 수 있도록 하여 상당한 가치를 더합니다.
열 시뮬레이션의 이점
열 안전 및 신뢰성: 다양한 레이어 두께에서 온도 변화를 시뮬레이션하여 과열 또는 고르지 않은 경화를 방지합니다.
핫스팟 식별: 3D 온도 프로파일과 히트맵을 사용하여 열 핫스팟을 감지합니다.
시간 및 비용 효율성: 시행착오 실험을 줄이고 재료 낭비를 최소화합니다.
