深入理解：溶度参数与溶解度的密切关系
溶度参数（δ，也称溶剂-溶质参数），自20世纪90年代起便在聚合物物性研究中崭露头角，成为预测高分子与溶剂相互作用的关键参数。在经典的《Properties of polymer》一书中，作者们如v Krevenlen和Hoy，为我们揭示了计算δ的独特方法。对于小分子，其δ值可以通过查阅得到，而对于聚合物，需要基于其分子结构进行细致的拆解分析，而v Krevelen与Hoy的平均算法在计算上更为精确。
在2020年的更新中，Van Krevelen-Hoftijzer法要求我们查阅相关表格，并通过特定公式来计算聚合物的δ值。然而，Hansen溶解度参数（dD, dP, dH）的引入则代表了显著的进步。它不仅考虑了更为全面的分子间相互作用，提高了预测成功率，而且强调了相似向量的相溶性，而非简单的相似性原则。这个理念引入了相互作用半径的概念，进一步提升了预测的准确性。
在实际应用中，预测高分子的溶解度往往依赖于溶质的Hansen球半径（R0）。只有当溶剂的HSP（Hansen溶解度参数）与溶质的球半径R0之间的差（R0-Ra）大于零时，溶解性才有可能。例如，聚氯乙烯（图II）能良好地溶解在那些具有合适HSP的溶剂中，通过计算R0-Ra来判断（图III）。然而，特殊情况也需注意，如大分子可能因溶剂分子尺寸或氢键效应（图V）而影响溶解行为。在单一溶剂不适用时，我们可以考虑混合溶剂，如丙酮与二硫化碳，它们的HSP向量相加（图V）来优化溶解性能。
在讨论HSP参数的误差时，如图VI和VII所示，以PMMA为例，其溶解性评估会受到所选溶剂HSP参数的影响（图VIII）。PMMA的实际HSP与官方值可能存在偏差，这提醒我们，溶解性预测的精度在很大程度上依赖于选择的溶剂和准确的HSP参数。通过深入理解这两种参数之间的关系，我们可以更精准地预测和控制高分子材料的溶解行为。