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工业涂料五大趋势:绿色、自清洁、人工智能、大数据、纳米
发布时间:2022-11-29
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工业涂料行业以成为最具创新性和活力的制造业之一而自豪。在过去的几十年里,工业涂料发生了巨大的变化,在全球经济中产生了令人兴奋的应用。这包括从航空和汽车行业到工业应用和住宅的方方面面。


这也是一个正在经历巨大增长的行业。MarketsAndMarkets的数据显示,工业涂料市场预计将从 2021 年的 1020 亿美元增长到 2026 年的 1160 亿美元,这相当于 2.5% 的复合年增长率 (CAGR)。


随着增长带来更多潜在的竞争,反过来,更需要创新和脱颖而出。毫不奇怪,技术起着重要作用,这就是为什么本文将重点介绍新技术在工业涂料市场中的好处。


“绿色”涂料的好处


生态无害的工业涂料正在引领创新。其驱动因素非常简单:对环保涂料的需求呈指数增长。


许多国家的监管框架也发生了变化。一个很好的例子是全球通过了一系列关于挥发性有机化合物或 VOC 的法规。欧盟于 2007 年制定了有关涂料树脂中VOC 排放的法规。2021 年,加拿大联邦政府寻求更新其对 VOC 排放的控制。这些法规无疑影响了所有可能排放 VOC 的涂料的生产,包括创新和研发 (R&D)。


化学品一直是该行业令人头疼的问题,来自多个监管机构的压力越来越大。例如,在美国,美国国家科学基金会 (NSF) 发布的一项新的严格标准将涵盖用于饮用水储水罐衬里的二甲苯和其他溶剂的允许浓度,该标准将于 2023 年生效。欧洲Union 的REACH 法规(代表化学品的注册、评估、授权和限制)对于欧洲涂料生产商来说仍然是一个影响深远的基准。它对各种化学品的严格要求意味着涂料制造商必须认真对待其产品中使用的化学品。绿色或可持续涂料不仅关注 VOC 和其他化学污染物,还关注许多其他因素。


今天,可持续工业涂料已经发生了多样化的发展,包括涂料生产过程中生态效率的提高。这方面的一个例子在建筑涂料领域很明显,特别是在粉末涂料中。这些涂料的可持续性证明是不可否认的:它们确保材料的高利用率(高达 99%),并且过喷容易回收。此外,新开发的粉末涂料需要更少的涂层就能达到相同的效果,特别是与液体涂料相比。


自清洁涂料


近年来,“自清洁”工业涂料技术走在了前沿,为工业过程带来了多重好处。例如,疏水涂料(用于偏转或排斥液体的涂料)的全球市场估计在 2021 年达到 18 亿美元。这一利基涂料行业预计到 2030 年将增长到超过 30 亿美元,复合年增长率超过 5.5% ,其中大部分需求来自医疗设备和器械行业。


自清洁涂料具有广泛的应用,更典型的例子是油漆、窗玻璃、水泥和纺织品。疏水涂层,例如某些油漆,会引起所谓的“莲花效应”。荷花效应之所以得名,是因为这些涂层如何排斥小水坑中的水,类似于在荷叶表面上可以看到的东西——荷叶本身就是疏水的。亲水性自清洁涂料是在光催化的基础上工作的:它们在阳光下分解污垢等杂质,然后在加水时被冲走。


2021 年中国的一项研究探索了自清洁涂料令人兴奋的可能性的一个例子,该研究发现具有超疏水功能的耐用水性涂料在一系列不同的应用中具有出色的效果。其中包括建筑饰面、电子仪器、皮革饰面、车辆、木制家具,甚至历史遗迹的保护。


人工智能和工业涂料


人工智能 (AI) 和其他新兴的智能技术正在以令人兴奋的方式改变工业涂料行业。这些包括:


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生产计划和产品混合的算法优化

自调度的精加工线

数字孪生 (DT) 技术可用于复制物理原型,允许更精确地实时检测设计缺陷和其他研发能力


滴定、其他分析和材料添加可以使用传感器和其他智能设备自动实时完成,从而淘汰耗时且减慢生产的实验室采样。


此外,人工智能意味着质量缺陷被驱赶到零。通过使用带有计算机视觉的过程检测和其他识别过程中质量缺陷的智能系统,结果——不再需要最终检查。


除了检查和质量控制之外,人工智能已经被曾经保守的维修行业完全接受。维护部门正在利用工业物联网 (IIoT)的全部潜力,这意味着数据驱动的维护系统可以更好地检测,甚至对新出现的故障立即做出反应。结果包括更少的资产故障、更长的资产寿命、更少的停机,以及——因此——显着的成本节约。涂料行业可以在自己的维护过程中获得相同类型的好处,从而实现更智能、更具成本效益的生产。


大数据:改变涂料行业


人工智能的进一步扩展是大数据,这是一个巨大的利基问题,对涂料行业的重要性日益增加。重要的是,它是包含种类繁多、数量不断增加且以极快的速度收集的数据。这就是所谓的大数据“3 Vs”。


圣路易斯奥比斯波加州理工州立大学西部涂料技术中心助理教授 Erik Sapper 认为,涂料行业需要问自己三个关于数据的问题


  • 我们有什么数据?

  • 我们需要什么数据?

  • 我们试图回答什么问题?

Sapper 的观点是,该行业充斥着大量数据,但在无休止的报告和已发表的文献中停滞不前,更不用说行业专家的主题专业知识了。好消息是,人工智能及其杰出的后代机器学习 (ML) 可以做很多事情来理解所有这些数据。


行业有用的数据可以包括小分子结构-性能数据、聚合物合成过程和结果、配方配方、配方设计空间数据以及产品的使用寿命数据。这些数据大部分是定量的,这正是 AI 和 ML 喜欢探索和分析的数据类型。


纳米技术和涂料工业


纳米技术是已经改变涂料行业的最令人兴奋的新技术之一。为了提供关于纳米 (nm) 到底有多小的观点,请考虑一根人类头发的宽度约为 80,000 到 100,000 纳米。


市场上已经存在基于纳米技术的“纳米涂料”。例如,金属或陶瓷的微小碎片可以插入油漆和涂料中。这种类型的纳米整合到涂料基质中的形式可以是颗粒、游离粉末或颗粒。结果是具有特定性能的油漆或涂层用于专门应用。


需要导电涂层的表面就是一个这样的例子,而紫外线防护是另一个例子。这些创新涂料还具有高度的耐腐蚀、耐刮擦和耐磨性。


作为原材料添加物的更细小的纳米粒子可以赋予涂料和油漆独特的性能——包括更坚韧的附着力——这是简单的阻隔化学无法实现的。不破坏涂层现有特性的耐腐蚀性和自清洁特性也在探索中。


据估计,仅在过去十年中,就有数以万计的纳米技术专利被授予。对于涂料行业来说,这是激动人心的时刻。涂料市场不仅以良好的速度增长,而且采用新技术的好处也非常明显。


对于涂料制造商而言,不精通技术可能是不稳定的,甚至是有害的。正如美国作家斯图尔特·布兰德(Stewart Brand)所说:“一旦新技术压倒你,如果你不是压路机的一部分,你就是道路的一部分。”言简意赅,但在这个技术飞速发展的时代,涂料行业的任何人若不注意,都是愚蠢的。

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本文转载自:微信公众号“趣涂料”

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