目前，*常見的PC為雙酚A型，其主要以雙酚A和光氣為原料合成，這類材料在熱加工或使用過程中又會伴隨PC老化降解，二次熱加工甚至三次熱加工后的產品降解現象會加劇，材料的力學性能和熱性能會顯著下降，使材料喪失服役功能，同時材料的降解會導致體系中酚類物質含量升高，在食品包裝領域中，酚類物質的殘留會對人體造成極大的**隱患。

目前，常見的PC回收料檢測手段包括力學性能測試，通過材料拉伸強度、彎曲強度等差異進行鑒別；熱性能測試，通過玻璃化轉變溫度（t_g）、熱分解溫度等差異進行鑒別；另外，還可通過觀察材料的溶解性、斷面形貌、紫外光譜等方法進行鑒別。

然而，通過紅外光譜進行鑒別的系統性研究卻鮮有報道。一方面，紅外光譜測試儀常用于對材料的定性分析，對材料定量分析的要求復雜苛刻，不利于實現材料的快速檢測；另一方面，PC原生料與回收料的差別細微，通過單一試樣的紅外光譜法采集結果不能排除測試結果的偶然性。

基于上述難點，通過采集大量數據點的方法消除偶然性，以單一變量控制法建立標準試樣濃度與酚類物質紅外特征峰的關系曲線，將測試試樣與標準曲線進行對比，在一定范圍內判定測試試樣與標準試樣的相似程度，實現一定程度上PC原生料與回收料的區分。

不同熱加工次數PC粒料的熱性能

DSC測試：稱5mg PC粒料，溫度25~250℃，升降溫速率均為10℃/min，氮氣氛圍，取二次升溫曲線標定聚合物的t_g。

TG測試：稱5mg PC粒料，溫度25~800℃，升溫速率10℃/min，選取質量損失5%時的溫度作為熱分解溫度（t_d）。

從圖1看出：不同熱加工次數的PC粒料，其t_g均在100~150℃，且隨著PC粒料熱加工次數的增加，其t_g呈逐漸減小的趨勢；同時PC經過多次熔融擠出后，其t_d發生明顯改變，原生料、回收料Ⅰ、回收料Ⅱ的t_d分別為450，426，412℃，熱穩定性顯著降低。分子鏈結構、相對分子質量及其分布是影響PC熱穩定性的主要因素。推測由于多次加工，導致PC分子鏈發生了斷裂和重排，游離小分子變多，降解和老化后PC相對分子質量及其分布發生改變，導致材料性能下降，影響材料**使用。

不同熱加工次數PC粒料的溶解性能

溶解法是輔助鑒定PC原生料與回收料的一類物理方法，以二氯甲烷為溶劑，分別將不同熱加工次數的PC粒料配制成不同濃度的溶液，觀察濃度和熱加工次數對聚合物溶解性能的影響。實驗數據表明：原生料在質量濃度為0.0094~0.0896g/mL時溶液為澄清透明狀，回收料Ⅰ在質量濃度為0.0094~0.0400g/mL時溶液為渾濁狀，回收料Ⅱ在質量濃度為0.0094~0.0650g/mL時溶液為渾濁狀。

對比發現，回收料在相對低濃度條件下，體系內酚類物質含量已達到飽和，回收料與原生料在相同濃度下溶解狀態明顯不同，這是由于多次熱加工后，體系中分子鏈發生降解反應產生較多游離小分子酚類物質，PC在二氯甲烷中的溶解性較好，而酚類物質在二氯甲烷中溶解性一般，隨著加工次數的增多，溶解性一般的酚類物質變多，達到飽和濃度后，溶液發生由澄清到渾濁的變化，而實際上，PC在制備過程中會存在單體之間反應不完全的情況，如果后處理工藝不足，會導致體系內初始酚類物質殘留濃度較高，其次，不同用途或功能的PC在加工過程中可能會加入各種填料，不同填料的溶解性又有差異，這種情況下不適合去采用溶解法進行區分，因此，通過溶解法區分純料與回收料的方法要根據實際材料的制備條件選擇。

不同熱加工次數PC粒料熱分解產物的紅外特征峰分析

從圖2可以看出：2800~3000cm^-1為—CH3，—CH2—對稱伸縮振動峰與不對稱伸縮振動峰，1776cm^-1處為—C=O伸縮振動峰，1597，1504，1463cm^-1處為苯環特征吸收峰，1163，1194，1235cm^-1處為典型的—C—O—C—伸縮振動峰，1015，1085，830cm^-1處為對位取代苯環特征吸收峰。這些峰均歸屬為PC的紅外特征峰且無異常峰出現，表明原生料為PC。PC分解產生的酚類物質，具有羥基官能團，該官能團在3000~3300cm^-1出峰，PC組分在該處不產生特征吸收峰，因此不存在紅外光譜定量的重疊干擾，故將3000~3300cm^-1的峰定為分解產物酚類物質的特征吸收峰。從圖2還可以看出：波數在3301cm^-1處的吸收峰強度隨PC粒料熱加工次數增加而增強。

圖3為PC原生料不同濃度試樣在波數2400~4000cm^-1的傅里葉變換紅外光譜。PC原生料在3301cm^-1處的羥基吸光度（A1）數據見表1。

經歸一化處理后得到吸光度（A2）數據，以A2為縱坐標，試樣濃度為橫坐標，獲得羥基吸收峰強度（歸一化后A2）與粒料濃度的工作曲線（見圖4）。

根據圖4得到回歸方程：y=6.73625×10^-5+0.00392x，皮爾森相關系數為0.92416，相關系數平方（R²）為0.85407，矯正相關系數平方為0.83785。

從表1可以看出：隨著試樣濃度的增加，A2呈現升高的趨勢，結合回歸方程R²大于0.85，推斷A2與粒料濃度具有強相關性，因此，通過該線性方程可以較好地擬合樣本數據，以此工作曲線為標準曲線，將回收料Ⅰ和回收料Ⅱ的紅外采集數據代入標準曲線后，采集數據點與回歸方程預測點相對誤差分別為96%，179%，樣本偏離該工作曲線較大，將原生料紅外采集數據代入擬合曲線的回歸方程，采集數據點與回歸方程預測點相對誤差均在±80%誤差以內，由此可見通過定量紅外光譜法區分PC回收料在一定范圍內具有可行性。

結論

a）原生料、回收料Ⅰ、回收料Ⅱ的t_d分別為450，426，412℃，PC的熱穩定性顯著降低。

b）原生料在質量濃度為0.0094~0.0896g/mL時溶液為澄清透明狀，回收料Ⅰ在質量濃度為0.0094~0.0400g/mL時溶液為渾濁狀，回收料Ⅱ在質量濃度為0.0094~0.0650g/mL時溶液為渾濁狀。

c）波數在3000~3300cm^-1的A2隨粒料熱加工次數增加而增強，隨著試樣濃度的升高，A2呈現升高的趨勢。

d）通過紅外光譜定量分析法，建立A2與原生料濃度的工作曲線，回歸方程為：y=6.73625×10^-5+0.00392x，R²為0.85407。將回收料Ⅰ、回收料Ⅱ紅外采集數據代入，樣本偏離該工作曲線較大，將原生料紅外采集數據代入回歸方程，采集數據點與回歸方程預測點相對誤差均在±80%誤差以內，由此可見通過定量紅外光譜法區分PC回收料在一定范圍內具有可行性。