炭黑產業網據全球涂料消息，工業涂料行業以成為最具創新性和活力的制造業之一而自豪。在過去的幾十年里，工業涂料發生了巨大的變化，在全球經濟中產生了令人興奮的應用。這包括從航空和汽車行業到工業應用和住宅的方方面面。

這也是一個正在經歷巨大增長的行業。MarketsAndMarkets的數據顯示，工業涂料市場預計將從 2021 年的 1020 億美元增長到 2026 年的 1160 億美元，這相當于 2.5% 的復合年增長率 (CAGR)。

隨著增長帶來更多潛在的競爭，反過來，更需要創新和脫穎而出。毫不奇怪，技術起著重要作用，這就是為什么本文將重點介紹新技術在工業涂料市場中的好處。

“綠色”涂料的好處

生態無害的工業涂料正在引領創新。其驅動因素非常簡單：對環保涂料的需求呈指數增長。

許多國家的監管框架也發生了變化。一個很好的例子是全球通過了一系列關于揮發性有機化合物或 VOC 的法規。歐盟于 2007 年制定了有關涂料樹脂中VOC 排放的法規。2021 年，加拿大聯邦政府尋求更新其對 VOC 排放的控制。這些法規無疑影響了所有可能排放 VOC 的涂料的生產，包括創新和研發 (R&D)。

化學品一直是該行業令人頭疼的問題，來自多個監管機構的壓力越來越大。例如，在美國，美國國家科學基金會 (NSF) 發布的一項新的嚴格標準將涵蓋用于飲用水儲水罐襯里的二甲苯和其他溶劑的允許濃度，該標準將于 2023 年生效。歐洲Union 的REACH 法規(代表化學品的注冊、評估、授權和限制)對于歐洲涂料生產商來說仍然是一個影響深遠的基準。它對各種化學品的嚴格要求意味著涂料制造商必須認真對待其產品中使用的化學品。綠色或可持續涂料不僅關注 VOC 和其他化學污染物，還關注許多其他因素。

今天，可持續工業涂料已經發生了多樣化的發展，包括涂料生產過程中生態效率的提高。這方面的一個例子在建筑涂料領域很明顯，特別是在粉末涂料中。這些涂料的可持續性證明是不可否認的：它們確保材料的高利用率(高達 99%)，并且過噴容易回收。此外，新開發的粉末涂料需要更少的涂層就能達到相同的效果，特別是與液體涂料相比。

自清潔涂料

近年來，“自清潔”工業涂料技術走在了前沿，為工業過程帶來了多重好處。例如，疏水涂料(用于偏轉或排斥液體的涂料)的全球市場估計在 2021 年達到 18 億美元。這一利基涂料行業預計到 2030 年將增長到超過 30 億美元，復合年增長率超過 5.5% ，其中大部分需求來自醫療設備和器械行業。

自清潔涂料具有廣泛的應用，更典型的例子是油漆、窗玻璃、水泥和紡織品。疏水涂層，例如某些油漆，會引起所謂的“蓮花效應”。荷花效應之所以得名，是因為這些涂層如何排斥小水坑中的水，類似于在荷葉表面上可以看到的東西——荷葉本身就是疏水的。親水性自清潔涂料是在光催化的基礎上工作的：它們在陽光下分解污垢等雜質，然后在加水時被沖走。

2021 年中國的一項研究探索了自清潔涂料令人興奮的可能性的一個例子，該研究發現具有超疏水功能的耐用水性涂料在一系列不同的應用中具有出色的效果。其中包括建筑飾面、電子儀器、皮革飾面、車輛、木制家具，甚至歷史遺跡的保護。

人工智能和工業涂料

人工智能 (AI) 和其他新興的智能技術正在以令人興奮的方式改變工業涂料行業。這些包括：生產計劃和產品混合的算法優化、自調度的精加工線、數字孿生 (DT) 技術可用于復制物理原型，允許更精確地實時檢測設計缺陷和其他研發能力。

滴定、其他分析和材料添加可以使用傳感器和其他智能設備自動實時完成，從而淘汰耗時且減慢生產的實驗室采樣。

此外，人工智能意味著質量缺陷被驅趕到零。通過使用帶有計算機視覺的過程檢測和其他識別過程中質量缺陷的智能系統，結果——不再需要最終檢查。

除了檢查和質量控制之外，人工智能已經被曾經保守的維修行業完全接受。維護部門正在利用工業物聯網 (IIoT)的全部潛力，這意味著數據驅動的維護系統可以更好地檢測，甚至對新出現的故障立即做出反應。結果包括更少的資產故障、更長的資產壽命、更少的停機，以及——因此——顯著的成本節約。涂料行業可以在自己的維護過程中獲得相同類型的好處，從而實現更智能、更具成本效益的生產。

大數據：改變涂料行業

人工智能的進一步擴展是大數據，這是一個巨大的利基問題，對涂料行業的重要性日益增加。重要的是，它是包含種類繁多、數量不斷增加且以極快的速度收集的數據。這就是所謂的大數據“3 Vs”。

圣路易斯奧比斯波加州理工州立大學西部涂料技術中心助理教授 Erik Sapper 認為，涂料行業需要問自己三個關于數據的問題：

我們有什么數據?我們需要什么數據?我們試圖回答什么問題?

Sapper 的觀點是，該行業充斥著大量數據，但在無休止的報告和已發表的文獻中停滯不前，更不用說行業專家的主題專業知識了。好消息是，人工智能及其杰出的后代機器學習 (ML) 可以做很多事情來理解所有這些數據。

行業有用的數據可以包括小分子結構-性能數據、聚合物合成過程和結果、配方配方、配方設計空間數據以及產品的使用壽命數據。這些數據大部分是定量的，這正是 AI 和 ML 喜歡探索和分析的數據類型。

納米技術和涂料工業

納米技術是已經改變涂料行業的最令人興奮的新技術之一。為了提供關于納米 (nm) 到底有多小的觀點，請考慮一根人類頭發的寬度約為 80,000 到 100,000 納米。

市場上已經存在基于納米技術的“納米涂料”。例如，金屬或陶瓷的微小碎片可以插入油漆和涂料中。這種類型的納米整合到涂料基質中的形式可以是顆粒、游離粉末或顆粒。結果是具有特定性能的油漆或涂層用于專門應用。

需要導電涂層的表面就是一個這樣的例子，而紫外線防護是另一個例子。這些創新涂料還具有高度的耐腐蝕、耐刮擦和耐磨性。

作為原材料添加物的更細小的納米粒子可以賦予涂料和油漆獨特的性能——包括更堅韌的附著力——這是簡單的阻隔化學無法實現的。不破壞涂層現有特性的耐腐蝕性和自清潔特性也在探索中。

據估計，僅在過去十年中，就有數以萬計的納米技術專利被授予。對于涂料行業來說，這是激動人心的時刻。涂料市場不僅以良好的速度增長，而且采用新技術的好處也非常明顯。

對于涂料制造商而言，不精通技術可能是不穩定的，甚至是有害的。正如美國作家斯圖爾特·布蘭德(Stewart Brand)所說：“一旦新技術壓倒你，如果你不是壓路機的一部分，你就是道路的一部分。”言簡意賅，但在這個技術飛速發展的時代，涂料行業的任何人若不注意，都是愚蠢的。

(原標題：工業涂料五大趨勢！)