使用人工智能优化羊毛和尼龙织物的环保染色,使用Prangos ferulacea (L.) Lindl
Shiva Shokrzadeh1, Milad Razbin2, Fatemeh Shahmoradi Ghaheh1
1Department of Textile Engineering, Faculty of Chemical Engineering and Advanced Materials, Urmia University of Technology, Urmia, Iran.
Scientific reports
|April 17, 2025
概括
来自Prangos ferulacea的环保天然染料被优化为羊毛和尼龙染料. 人工智能方法实现了卓越的预测准确性,识别了用于可持续织色彩的关键染色参数.
科学领域:
- 织品化学 织品化学
- 可持续材料 可持续材料
- 染色技术染色技术的使用
背景情况:
- 环保染料提供可持续的替代品,减少污染,提高织加工中的生物降解性.
- 普兰戈斯铁叶 (L.) 林德尔. 兰戈斯铁叶 (L.) 呈现出一种可行的,环保的天然染料来源.
- 羊毛和尼龙是关键的织纤维,需要优化染色工艺,以实现可持续的应用.
研究的目的:
- 使用Prangos ferulacea优化羊毛和尼龙的环保染色过程.
- 使用人工神经网络 (ANN) 和响应表面方法 (RSM) 建模和预测染色性能.
- 为了确定关键的染色参数,并优化条件,以提高色彩产量.
主要方法:
- 响应表面方法 (RSM) 用于实验设计 (染料度,时间,pH,温度).
- 人工神经网络 (ANN) 用于预测建模,显示的精度 (R2 ≥ 0.96) 比RSM.
- 敏感性分析和基因算法用于参数优化.
主要成果:
- 在ANN模型中,预测准确度高于RSM.
- 灵敏度分析显示,pH对于羊毛 (50%的影响) 和尼龙 (46%影响) 的染色时间至关重要.
- 优化的条件为羊毛和尼龙产生了特定的参数,天然剂增强了颜色强度.
结论:
- 人工智能技术为织品染色机制提供了先进的见解.
- 为羊毛和尼龙开发了优化,环保和高效的染色方法.
- 该研究强调了天然染料和人工智能在可持续织制造中的潜力.
