邵景峰，李 寧, 蔡再生

(1.西安工程大學(xué) 管理學(xué)院，陜西 西安 710048；2.東華大學(xué) 化學(xué)化工與生物工程學(xué)院，上海 201620)

我國是紡織大國，在眾多紡織產(chǎn)品中，滌綸低彈絲(draw texturing yarn, DTY)因具有斷裂強(qiáng)度和彈性模量高以及耐熱耐光等優(yōu)良特性成為針織、機(jī)織加工的理想原料。然而，由于滌綸低彈絲組成成分復(fù)雜，加工過程中工藝參數(shù)難以獲取，多項(xiàng)工藝參數(shù)(如加工速度、熱箱溫度等)之間存在耦合制約關(guān)系，并且生產(chǎn)過程能耗高，因此難以合理建模和優(yōu)化滌綸低彈絲生產(chǎn)過程中的能耗、工藝參數(shù)以及質(zhì)量指標(biāo)之間的相關(guān)關(guān)系。如何構(gòu)建滌綸低彈絲生產(chǎn)過程的關(guān)鍵工藝參數(shù)優(yōu)化模型，在提高纖維質(zhì)量的基礎(chǔ)上降低生產(chǎn)過程能耗的問題亟待解決。

國外學(xué)者通過借助生命周期評(píng)價(jià)(life cycle assessment, LCA)和能耗測(cè)量技術(shù)對(duì)差別化纖維優(yōu)化進(jìn)行了研究。例如：Muthu等[1]通過建立碳足跡模型，驗(yàn)證紡織材料的循環(huán)利用是減少紡織過程鏈中碳足跡的有效途徑之一；van der Velden等[2]對(duì)棉、滌綸等纖維織物構(gòu)建了詳細(xì)的LCA基準(zhǔn)，分析得出了環(huán)境負(fù)荷與生產(chǎn)過程之間的關(guān)系；Khayyam等[3]提出一種基于混合整數(shù)線性規(guī)劃方法的隨機(jī)優(yōu)化模型，實(shí)現(xiàn)了給定范圍內(nèi)碳纖維生產(chǎn)質(zhì)量的預(yù)測(cè)；Raileanu等[4]提出一種基于Agent的車間制造過程資源能耗實(shí)時(shí)測(cè)量的控制框架，通過作業(yè)調(diào)度來優(yōu)化整個(gè)車間制造過程中的能耗；Karthik等[5]針對(duì)牛仔布生產(chǎn)工藝流程，應(yīng)用LCA對(duì)整個(gè)工藝流程進(jìn)行了碳足跡核算與分析。同時(shí)，國外學(xué)者們還將研究聚焦于智能優(yōu)化理論與方法的應(yīng)用方面。例如：Fallahpour等[6]提出一種新的多指標(biāo)決策技術(shù)優(yōu)化轉(zhuǎn)杯紡并條機(jī)參數(shù)，并采用模糊多屬性決策方法對(duì)優(yōu)化參數(shù)進(jìn)行了評(píng)價(jià)；Deilamani等[7]借助響應(yīng)面法優(yōu)化滌綸主要加捻變形參數(shù)，提升滌綸微絲拉伸性能，提高結(jié)晶度；Song等[8]提出一種基于自校正比例積分導(dǎo)數(shù)的溫度控制方法，有效提高了DTY熱箱溫度的控制精度；Stojanovic等[9]從結(jié)晶度、取向度和卷曲性能等方面對(duì)變形紗進(jìn)行研究，分析假捻變形參數(shù)對(duì)滌綸紗線結(jié)構(gòu)和卷曲性能的影響。

我國學(xué)者將研究點(diǎn)集中于差別化纖維的具體生產(chǎn)實(shí)踐，探討工藝的最優(yōu)參數(shù)。例如：趙年花等[10]根據(jù)PAS 2050規(guī)范，應(yīng)用LCA軟件對(duì)滌綸長絲織物從原油開采到完成印染加工的整個(gè)過程進(jìn)行碳足跡核算，得出蒸汽和電力是低碳控制的兩個(gè)關(guān)鍵生產(chǎn)要素；王來力等[11]在構(gòu)建紡織服裝行業(yè)能源消費(fèi)碳排放因素分解模型的基礎(chǔ)上，對(duì)影響因素進(jìn)行了實(shí)證分析；劉笑瑩等[12]通過設(shè)備改造和試驗(yàn)獲得優(yōu)化工藝方案，降低棉/大麻混紡工藝過程中的大麻損耗，為提高紗線品質(zhì)提供了新思路。隨著智能化生產(chǎn)的不斷完善，基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的工藝參數(shù)優(yōu)化研究逐漸展開。例如：徐楠等[13]提出一種改進(jìn)第二代非支配排序遺傳算法，對(duì)滌綸長絲熔體輸送過程進(jìn)行了工藝參數(shù)優(yōu)化；劉瓊等[14]提出一種產(chǎn)品制造過程碳足跡計(jì)算方法，構(gòu)建多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度模型，并設(shè)計(jì)第二代非支配解遺傳算法對(duì)調(diào)度模型進(jìn)行求解，減少了產(chǎn)品制造過程中的碳足跡；顧敏明等[15]構(gòu)建一種滌綸織物熱定型過程參數(shù)優(yōu)化方法，運(yùn)用粒子群算法對(duì)溫度參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu)，降低了生產(chǎn)過程能耗。

綜上可知，國內(nèi)外學(xué)者對(duì)于差別化纖維碳足跡的研究大都停留在核算過程上，很少給出降低碳排放的具體方法，針對(duì)滌綸生產(chǎn)實(shí)踐的研究主要通過優(yōu)化建模以實(shí)現(xiàn)對(duì)工藝參數(shù)的尋優(yōu)，但缺乏對(duì)降低能耗的相關(guān)考慮。因此，在考慮綠色低碳生產(chǎn)的基礎(chǔ)上，本文基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)與碳足跡理論，構(gòu)建一種滌綸低彈絲生產(chǎn)關(guān)鍵工藝參數(shù)優(yōu)化模型，以實(shí)現(xiàn)降低生產(chǎn)能耗的同時(shí)提高纖維質(zhì)量的目標(biāo)。

1 構(gòu)建能耗分析模型

學(xué)者們將碳足跡作為量化產(chǎn)品生命周期中能耗分析的理論依據(jù)。Chen等[16]提出一種多約束計(jì)算模型，進(jìn)一步提高碳排放評(píng)價(jià)的準(zhǔn)確性，為服裝柔性制造的碳工藝評(píng)價(jià)提供新思路；俞璐等[17]對(duì)服裝生產(chǎn)線進(jìn)行分析，分階段建立碳排放計(jì)算模型，為量化研究提供計(jì)算參考?；诖耍疚膰@滌綸低彈絲生產(chǎn)工藝流程，應(yīng)用碳足跡理論分析滌綸低彈絲生產(chǎn)過程中的投入與產(chǎn)出，構(gòu)建滌綸低彈絲生產(chǎn)過程的能耗分析模型，如圖1所示。

由圖1可知，針對(duì)每個(gè)滌綸低彈絲生產(chǎn)工藝流程,可建立滌綸低彈絲生產(chǎn)過程的碳排放指示量Cx，如式(1)所示。

(1)

式中：Wij為DTY生產(chǎn)過程中的第i類能源轉(zhuǎn)化的第j個(gè)碳消耗量，kg(以1 kgCO2的碳含量為標(biāo)準(zhǔn)計(jì)量單位)；fi為第i類能源消耗對(duì)應(yīng)的碳排放系數(shù)。

2 能耗分析與碳足跡核算

由圖1可知，DTY的加彈生產(chǎn)工藝流程具體表現(xiàn)：POY(pre-oriented yarn)原絲在第一熱箱進(jìn)行變形拉伸處理，在導(dǎo)入假捻器之前，需將溫度較高的絲條先行冷卻，冷卻后的絲條進(jìn)入第二熱箱進(jìn)行加熱定型，并通過上油處理以提高纖維的抗靜電性，最后，經(jīng)過卷繞、檢測(cè)等工序生產(chǎn)出合格DTY。因此，對(duì)DTY加彈工藝流程進(jìn)行分解，分別核算碳排放。

圖1 滌綸低彈絲生產(chǎn)過程的能耗分析模型Fig.1 Energy consumption analysis model of draw texturing yarn process

通過真空聯(lián)苯蒸汽加熱以及電加熱復(fù)合的方式，在第一熱箱中對(duì)絲條進(jìn)行變形拉伸操作，其中，第一羅拉(l1)傳動(dòng)的電能消耗Wl1、排煙系統(tǒng)(m2)的電能消耗Wm2、電加熱絲(h1)的電能消耗Wh1、電動(dòng)機(jī)(m1)的電能消耗Wm1是主要的能源碳排放，油劑廢氣排放量Wn1(以非甲烷總烴計(jì)量)是絲條在加熱過程中主要的工藝碳排放。基于此，此階段碳足跡核算如式(2)所示。

(2)

式中：fe為電能對(duì)應(yīng)的碳排放系數(shù)；積分下限s和上限t分別代表設(shè)備開啟和停轉(zhuǎn)的時(shí)間，h；P為各設(shè)備部件運(yùn)轉(zhuǎn)時(shí)的實(shí)際功率，kW；rh1為電加熱絲的條數(shù)；Th1為電加熱絲的加熱時(shí)長，h；fg為油劑廢氣對(duì)應(yīng)的碳排放系數(shù)；λ為以油劑廢氣排放占比；k為油劑含量，以每噸POY絲的體積為單位，m3/t；Gpoy為POY絲的單位消耗量，t。

絲條經(jīng)過變形拉伸后還處于溫度較高的狀態(tài)，為使它的變形固定下來后具有足夠的剛性，需將絲條通過金屬板空氣冷卻至低于80 ℃，并改善通風(fēng)條件，調(diào)節(jié)室內(nèi)溫度，控制絲條假捻溫度和假捻張力，保證絲條變形的均勻性及在假捻過程中的捻度傳遞。此階段碳排放主要為能源碳排放，包括空氣壓縮機(jī)(m3)的電能消耗Wm3、引風(fēng)機(jī)(m4)的電能消耗Wm4以及龍帶傳動(dòng)的假捻系統(tǒng)(m5)的電能消耗Wm5。基于此，此階段碳足跡核算如式(3)所示。

(3)

在此基礎(chǔ)上，利用第二熱箱對(duì)絲條進(jìn)行補(bǔ)充熱定型，以提高絲條卷曲穩(wěn)定性并消除絲條纖維結(jié)構(gòu)中的內(nèi)應(yīng)力。非接觸式聯(lián)苯蒸汽加熱為此過程中的主要加熱方式，其中，電加熱絲(h2)與第二羅拉(l2)傳動(dòng)兩部分的電能消耗Wh2、Wl2為能源碳排放的主要指標(biāo)，油劑廢氣排放量Wn2是絲條在加熱過程中主要的工藝碳排放?；诖耍穗A段碳足跡核算如式(4)所示。

(4)

靜電效應(yīng)及僵死現(xiàn)象通常產(chǎn)生在卷繞、落絲過程中，因此在卷繞和落絲操作前需對(duì)絲條進(jìn)行上油處理，從而改善纖維的抗靜電性和降低斷頭率，以適應(yīng)后道工序的要求。因此碳排放具體表現(xiàn)為第三羅拉(l3)傳動(dòng)的電能消耗Wl3與DTY油劑(o)的消耗量Wo?；诖耍穗A段碳足跡核算如式(5)所示。

(5)

式中：fo為DTY油劑對(duì)應(yīng)的碳排放系數(shù)；no為上油輪轉(zhuǎn)速，r/min；co為單位輪轉(zhuǎn)的油劑消耗量，L；to為上油時(shí)長，h。

上油處理后DTY絲的抱合力和強(qiáng)度都得到了提高，壓在摩擦輥上的絲層隨摩擦輥轉(zhuǎn)動(dòng)而卷繞在絲筒上，從而完成卷繞和落絲操作。因此碳排放具體表現(xiàn)為電動(dòng)機(jī)(m6)卷繞時(shí)的電能消耗Wm6、摩擦輥(m7)傳動(dòng)的電能消耗Wm7以及絲條落絲電動(dòng)機(jī)(m8)的電能消耗Wm8?；诖?，此階段碳足跡核算如式(6)所示。

(6)

綜上，將Cx(x=1,2,3,4,5)代入式(1)整理，可得整個(gè)過程的碳排放量Ce，如式(7)所示。

(7)

式中：Whi為第i個(gè)設(shè)備電加熱絲的電能消耗，kW·h；Wmi為第i個(gè)設(shè)備器件的電能消耗，kW·h；Wli為第i羅拉轉(zhuǎn)動(dòng)的電能消耗，kW·h；Wni為第i個(gè)油劑廢氣排放量，m3。

3 構(gòu)建關(guān)鍵工藝參數(shù)優(yōu)化模型

3.1 擬合滌綸低彈絲生產(chǎn)碳排放核算函數(shù)

滌綸低彈絲生產(chǎn)過程中能耗占比最大的是電能消耗，具體包括加彈機(jī)的變形拉伸、羅拉傳動(dòng)、排煙及卷繞成型裝置的動(dòng)力消耗，還有電輔熱系統(tǒng)的電能消耗等[18]。在加彈工藝流程中，絲條在變形熱箱內(nèi)加熱時(shí)間的長短，取決于加工速度的快慢，并且牽伸比的設(shè)定要保證DTY擁有良好的力學(xué)性能。同時(shí)，在DTY的上油工藝流程中，影響DTY油劑消耗的工藝參數(shù)主要有油輪轉(zhuǎn)速、油尺高度、油針孔徑等。在整個(gè)生產(chǎn)過程中也會(huì)產(chǎn)生相應(yīng)的固態(tài)、液態(tài)、氣態(tài)廢棄物，如廢絲、廢水、廢油以及廢氣等。

基于此可知，在DTY加彈工藝參數(shù)中，加工速度(vl2)、牽伸比(b)、第一熱箱溫度(th1)、第二熱箱溫度(th2)、油輪轉(zhuǎn)速(no)和油尺高度(ho)均是與碳排放相關(guān)及影響DTY質(zhì)量指標(biāo)的關(guān)鍵工藝參數(shù)，因此，可構(gòu)建碳排放指標(biāo)與各關(guān)鍵工藝參數(shù)之間的函數(shù)關(guān)系。借助MATLAB R2018b分析軟件，對(duì)滌綸低彈絲加彈過程中碳排放量與關(guān)鍵工藝參數(shù)的關(guān)系進(jìn)行分析與優(yōu)化，得到碳排放量Ce與油輪轉(zhuǎn)速x1、加工速度x2、牽伸比x3、油尺高度x4、第一熱箱溫度x5、第二熱箱溫度x6之間的二次回歸方程如式(8)所示。

C(x)=5.640 4x2-0.775 7x4+56.500 0x5-

0.316 6x2x3-0.062 3x1x4+0.000 5x2x4+

0.003 6x2x5-3.082 5x3x5-0.012 9x4x5-

1.539 5x3x6+0.006 9x4x6+0.461 1x5x6-

(8)

3.2 正交試驗(yàn)因子確定

在3.1節(jié)的基礎(chǔ)上，選取關(guān)鍵工藝參數(shù)作為正交試驗(yàn)因子，其他參數(shù)設(shè)定為標(biāo)準(zhǔn)值，選取碳排放量(Ce)、斷裂強(qiáng)度(Z1)、斷裂伸長率(Z2)、卷曲收縮率(Z3)、沸水收縮率(Z4)、卷曲穩(wěn)定度(Z5)以及含油率(Z6)作為綜合優(yōu)化指標(biāo)，設(shè)計(jì)6因素5水平的正交試驗(yàn)L25(56)，如表1所示。

表1 正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)方案

3.3 基于信噪比的正交試驗(yàn)

為評(píng)估產(chǎn)品質(zhì)量指標(biāo)的穩(wěn)健性，通常用信噪比(signal-to-noise ratio, S/N)作為衡量產(chǎn)品質(zhì)量特征值波動(dòng)的指標(biāo)[19]。因此，采用信噪比結(jié)合正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)的方法，進(jìn)一步評(píng)估DTY成品質(zhì)量指標(biāo)。對(duì)于不同要求的特征值，信噪比具有望大特征或望小特征?？紤]到所選質(zhì)量指標(biāo)在一定范圍內(nèi)越大，DTY質(zhì)量越好，因此，選擇信噪比的望大特征如式(9)所示。

(9)

由于碳排放量越小越好，所以選擇信噪比的望小特征如式(10)所示。

(10)

式中：aS/N為DTY指標(biāo)的信噪比值；n為每組試驗(yàn)的重復(fù)次數(shù)；yi為第i次試驗(yàn)的DTY指標(biāo)值。

根據(jù)表1中的試驗(yàn)因素及水平，通過正交表設(shè)計(jì)25組試驗(yàn)，得到每組試驗(yàn)對(duì)應(yīng)的DTY斷裂強(qiáng)度、斷裂伸長率、卷曲收縮率、沸水收縮率、卷曲穩(wěn)定度和含油率，并將試驗(yàn)結(jié)果代入式(9)中，將碳排放量代入式(10)中，分別得到相應(yīng)的信噪比值。

3.4 基于VIKOR法的工藝參數(shù)優(yōu)化

VIKOR法(vlsekriterijumska optimizacija i kompromisno resenje)是在TOPSIS法(technique for order preference by similarity to an ideal solution)基礎(chǔ)上發(fā)展而來的一種最佳妥協(xié)解的多屬性決策方法[20-23]，應(yīng)用VIKOR法的決策思想，不但可以得到各關(guān)鍵工藝參數(shù)對(duì)綜合優(yōu)化指標(biāo)的影響層次，而且可獲取最終評(píng)價(jià)結(jié)果的優(yōu)劣[20-23]。將信噪比引入正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)，并結(jié)合綜合賦權(quán)VIKOR法，實(shí)現(xiàn)DTY指標(biāo)由復(fù)雜到單一的轉(zhuǎn)化，其中，將每組試驗(yàn)視為一種決策方案，通過比較不同水平下每組試驗(yàn)距離最優(yōu)理想解的程度，優(yōu)選最佳決策方案。

3.4.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

由于碳排放量與質(zhì)量指標(biāo)之間量綱不同，在預(yù)處理階段首先要對(duì)原始數(shù)據(jù)矩陣進(jìn)行規(guī)范化處理，如式(11)和(12)所示。

(11)

(12)

式中：Xij為原始數(shù)據(jù)矩陣第i行第j列的數(shù)據(jù)；Yij為Xij經(jīng)過規(guī)范化處理后的結(jié)果。

所選取的DTY質(zhì)量指標(biāo)(Z1,Z2,Z3,Z4,Z5,Z6)在一定范圍內(nèi)均為望大型指標(biāo)，數(shù)據(jù)按照式(11)進(jìn)行預(yù)處理，碳排放量(Ce)為望小型指標(biāo)，數(shù)據(jù)按照式(12)進(jìn)行預(yù)處理。試驗(yàn)數(shù)據(jù)規(guī)范化處理結(jié)果如表2所示。

表2 試驗(yàn)數(shù)據(jù)規(guī)范化處理結(jié)果

3.4.2 DTY指標(biāo)綜合權(quán)重確定

(1) 熵值賦權(quán)法。熵的概念在模糊集相關(guān)領(lǐng)域被引入后，熵值賦權(quán)法被廣泛應(yīng)用于指標(biāo)數(shù)據(jù)屬性權(quán)重的確定[20]。第j個(gè)指標(biāo)的熵值ej如式(13)所示。

(13)

(2) CRITIC賦權(quán)法。CRITIC(criteria importance through intercrieria correlation)賦權(quán)法作為一種客觀賦權(quán)法，以對(duì)比強(qiáng)度和指標(biāo)間沖突性作為權(quán)重基礎(chǔ)，其中，對(duì)比強(qiáng)度用標(biāo)準(zhǔn)差來表示，指標(biāo)間沖突性用相關(guān)系數(shù)來體現(xiàn)，通過對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行充分的信息挖掘，進(jìn)而對(duì)綜合指標(biāo)進(jìn)行科學(xué)評(píng)判[22]。第j個(gè)信息值Cj如式(14)所示。

Cj=σjDj

(14)

(15)

式中：σj為第j個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差；Rij為第i個(gè)與第j個(gè)指標(biāo)之間的相關(guān)系數(shù)矩陣。

(3) 綜合權(quán)重的確定。雖然CRITIC賦權(quán)法在客觀賦權(quán)法中較為完善，但其在考慮數(shù)據(jù)間的離散性上存在不足，而熵值賦權(quán)法則可以對(duì)此進(jìn)行彌補(bǔ)。因此，本文將熵值賦權(quán)法與CRITIC賦權(quán)法相結(jié)合進(jìn)行綜合賦權(quán)，從而充分挖掘數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)。在綜合權(quán)重的確定上，運(yùn)用乘除法進(jìn)行計(jì)算，第j個(gè)綜合權(quán)重Kj如式(16)所示。

(16)

基于此，DTY指標(biāo)的權(quán)參數(shù)及權(quán)重結(jié)果如表3所示。

表3 DTY指標(biāo)的權(quán)參數(shù)及權(quán)重

3.4.3 正、負(fù)理想解的確定

(17)

(18)

3.4.4 群體效益值確定

群體效益值的確定如式(19)所示。

(19)

式中：Bi為試驗(yàn)方案中第i個(gè)群體效益值，其值大小與群體效應(yīng)相反；yij為規(guī)范化矩陣中第i行第j列的數(shù)據(jù)。

各試驗(yàn)方案的群體效益值如表4所示。

3.4.5 個(gè)體遺憾值確定

個(gè)體遺憾值的確定如式(20)所示。

(20)

式中：Pi為試驗(yàn)方案中第i個(gè)個(gè)體遺憾值，其值大小與個(gè)體遺憾值成正向關(guān)系。

各試驗(yàn)方案的個(gè)體遺憾值如表4所示。

表4 各試驗(yàn)方案的Bi、Pi、Qi值

3.4.6 試驗(yàn)方案的利益比率確定

試驗(yàn)方案的利益比率確定如式(21)所示。

(21)

式中：Qi為試驗(yàn)方案中第i個(gè)利益比率；B+、B-分別為試驗(yàn)方案的最大、最小群體效益值；P+、P-分別為試驗(yàn)方案的最大、最小個(gè)體遺憾值；v為決策機(jī)制系數(shù)，其值大小代表決策者對(duì)Bi、Pi的偏好程度，因此為縮小Bi和Pi的影響程度，v取值0.5。

各試驗(yàn)方案的Qi值如表4所示。

應(yīng)用綜合賦權(quán)的VIKOR法優(yōu)化DTY生產(chǎn)關(guān)鍵工藝參數(shù)，依據(jù)各工藝參數(shù)水平對(duì)應(yīng)的平均Qi值的大小對(duì)試驗(yàn)方案進(jìn)行評(píng)價(jià)，平均Qi值越小則越逼近正理想解，代表的工藝水平越優(yōu)。基于此，5種工藝水平下DTY生產(chǎn)關(guān)鍵工藝參數(shù)的平均Qi值如表5所示。

表5 DTY生產(chǎn)關(guān)鍵工藝參數(shù)平均Qi值

由表5可知：對(duì)于油輪轉(zhuǎn)速，Q3最小，因此水平3為最優(yōu)工藝水平；對(duì)于加工速度，Q1最小，因此水平1為最優(yōu)工藝水平；對(duì)于牽伸比，Q4最小，因此水平4為最優(yōu)工藝水平；對(duì)于油尺高度，Q3最小，因此水平3為最優(yōu)工藝水平；對(duì)于第一熱箱溫度，Q1最小，因此水平1為最優(yōu)工藝水平；對(duì)于第二熱箱溫度，Q3最小，因此水平3為最優(yōu)工藝水平。

綜上可知，優(yōu)化后的DTY生產(chǎn)關(guān)鍵工藝參數(shù)：油輪轉(zhuǎn)速為0.6 r/min，加工速度為500 m/min，牽伸比為1.65，油尺高度為220 mm，第一熱箱溫度為175 ℃，第二熱箱溫度為155 ℃。

4 優(yōu)化模型驗(yàn)證分析

在3.1節(jié)的基礎(chǔ)上，借助MATLAB R2018b分析軟件，實(shí)現(xiàn)碳排放量與關(guān)鍵工藝參數(shù)之間的二次回歸方程擬合，擬合殘差分布如圖2所示。從圖2可以看出，殘差值正態(tài)分布概率逼近直線兩側(cè)，說明此二次回歸方程具有良好的擬合性能。

圖2 碳排放量與關(guān)鍵工藝參數(shù)擬合殘差分布Fig.2 Residual distribution of carbon emission and key process parameters

現(xiàn)有初始工藝條件下的DTY生產(chǎn)關(guān)鍵工藝參數(shù)：油輪轉(zhuǎn)速為0.4 r/min，加工速度為700 m/min，牽伸比為1.70，油尺高度為220 mm，第一熱箱溫度為205 ℃，第二熱箱溫度為160 ℃。將初始工藝條件下的DTY生產(chǎn)關(guān)鍵工藝參數(shù)代入式(8)中，得到滌綸低彈絲加彈生產(chǎn)過程中的初始碳排放量為200.73 kg，同時(shí)將優(yōu)化后的DTY生產(chǎn)關(guān)鍵工藝參數(shù)代入式(8)中，得到優(yōu)化后的碳排放量為182.53 kg， 與初始碳排放量相比，下降了9.06%。通過試驗(yàn)平臺(tái)檢驗(yàn)，在優(yōu)化后的工藝條件下，所生產(chǎn)出的DTY平均斷裂強(qiáng)度、斷裂伸長率以及卷縮性等質(zhì)量指標(biāo)均有所提高，纖維不易產(chǎn)生斷頭與毛絲，具有更加良好的蓬松性。但其平均沸水收縮率有所下降，可能因?yàn)榧庸に俣鹊慕档?，?dǎo)致絲條在第二熱箱中的熱定型時(shí)間縮短，纖維內(nèi)應(yīng)力松弛程度增大，絲條在沸水中的應(yīng)力松弛減小，因此沸水收縮率減小。DTY指標(biāo)在關(guān)鍵工藝參數(shù)優(yōu)化前后對(duì)比值如表6所示。

表6 DTY指標(biāo)在關(guān)鍵工藝參數(shù)優(yōu)化前后對(duì)比值

5 結(jié) 語

本文應(yīng)用碳足跡理論對(duì)滌綸低彈絲生產(chǎn)各階段進(jìn)行了碳足跡核算，并構(gòu)建碳排放量與關(guān)鍵工藝參數(shù)之間的核算函數(shù)，借助MATLAB R2018b分析軟件，基于核算函數(shù)構(gòu)建信噪比正交試驗(yàn)與綜合賦權(quán)VIKOR法相結(jié)合的關(guān)鍵工藝參數(shù)優(yōu)化模型，并進(jìn)行模型求解。由分析與驗(yàn)證結(jié)果可知，所構(gòu)建的優(yōu)化模型可以實(shí)現(xiàn)對(duì)關(guān)鍵工藝參數(shù)的優(yōu)化，當(dāng)關(guān)鍵工藝參數(shù)組合為油輪轉(zhuǎn)速0.6 r/min、加工速度500 m/min、 牽伸比1.65、油尺高220 mm、第一熱箱溫度175 ℃、第二熱箱溫度155 ℃時(shí)，可降低DTY加彈生產(chǎn)過程中的碳排放量，同時(shí)提高DTY成品質(zhì)量指標(biāo)，生產(chǎn)出具有良好品質(zhì)的滌綸低彈絲。