一种基于流延法制备可粘贴薄膜的方法与流程

1.本发明涉及薄膜制备技术领域，特别是指一种基于流延法制备可粘贴薄膜的方法。


背景技术：

2.目前，医疗行业中常用的薄膜生产技术主要包含三类，分别是：挤出吹塑法、压延法和流延法。挤出吹塑法制备薄膜，虽可较好地掌握薄膜的宽度和厚度，但产出的薄膜强度较低，厚度偏差较大，产品质量不够稳定。压延法主要通过辊轮和刮刀对薄膜的技术要求进行控制，可稳定实现高质量薄膜的产出，但需要技术水平较高的操作工操作，设备维修也较为复杂。
3.其中，以上两种方法均需要较为大型的设备进行生产，设备生产线占地面积较大，设备调试较为复杂，对处于设计开发阶段的产品而言，设备造价高而难以短期内制备出样品，无法及时对预期样品进行产品修改、预试和评测。


技术实现要素：

4.本发明要解决的技术问题是提供一种基于流延法制备可粘贴薄膜的方法，利用成膜溶液和胶粘剂的流动性，使其在平铺于水平面的衬底上进行自动流平，可同时在两片衬底上形成完整、均匀、高质量的薄膜，再通过进一步压合即可形成可粘性薄膜，该方法简单、高效、成本低，能够灵活应用于制备单层或多层或多组分的薄膜。
5.为解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：
6.一种基于流延法制备可粘贴薄膜的方法，所述方法包括：
7.在第一层衬底和第二层衬底的待涂面上涂敷成膜溶液和胶粘剂；
8.对涂敷有成膜溶液和胶粘剂的所述第一层衬底和第二层衬底进行热处理，以形成所述第一层衬底和第二层衬底分别对应的第一复合层和第二复合层；
9.将所述第一复合层与第二复合层的一边重合放置，使所述第一复合层与第二复合层的涂层面相对并保持预设角度；
10.对所述第一复合层和第二复合层施加外力，使所述第一复合层和第二复合层靠近后贴合，并排出所述第一复合层与第二复合层之间的空气；
11.对所述第一复合层与第二复合层施加均匀压力使第一复合层与第二复合层紧密压合，形成可粘贴薄膜。
12.进一步的，在第一层衬底和第二层衬底的待涂面上涂敷成膜溶液和胶粘剂之前，还包括：
13.使用无水乙醇清洗所述第一层衬底和第二层衬底；
14.当使用所述无水乙醇清洗后，使用去离子水对所述第一层衬底和第二层衬底进行超声清洗；
15.烘干所述第一层衬底和第二层衬底表面的液体。
16.进一步的，所述成膜溶液包括聚氨酯类物质与有机溶剂共热55℃～100℃，搅拌1～10h制备而成。
17.进一步的，所述聚氨酯类物质包括多异氰酸酯类、聚醚多元醇类和聚酯多元醇类中的一种或多种。
18.进一步的，所述有机溶剂包括氯仿、n-甲基吡咯烷酮、二甲基亚砜和n,n-二甲基甲酰胺中的一种或多种。
19.进一步的，所述成膜溶液还包括去聚乙二醇辛基苯基醚，乙醇胺和二乙醇胺中的一种或多种。
20.进一步的，所述胶粘剂包括水性聚氨酯、丙烯酸类树脂中的一种或多种。
21.进一步的，所述预设角度为θ，其中，θ为非零夹角，范围为1
°
～180
°
。
22.进一步的，对所述第一复合层和第二复合层施加外力时，压力范围为1n/m2～1000n/m2。
23.进一步的，所述热处理温度为35℃～100℃，热处理时间为90分钟～900分钟。
24.本发明的上述方案至少包括以下有益效果：
25.本发明的上述方案，利用成膜溶液和胶粘剂的流动性，使其在平铺于水平面的衬底上进行自动流平，可同时在两片衬底上形成完整、均匀、高质量的薄膜，再通过进一步压合即可形成可粘性薄膜，该方法简单、高效、成本低，能够灵活应用于制备单层或多层或多组分的薄膜。
附图说明
26.图1是本发明的实施例提供的基于流延法制备可粘贴薄膜的方法流程示意图。
27.图2是本发明的实施例提供的基于流延法制备可粘贴薄膜的方法中的第一层衬底和第二层衬底结构示意图。
28.图3是本发明的实施例提供的基于流延法制备可粘贴薄膜的方法中的第一层衬底和第二层衬底放置示意图。
29.图4是本发明的实施例提供的基于流延法制备可粘贴薄膜的方法中制成的可粘贴薄膜的结构示意图。
30.图5是本发明的实施例提供的基于流延法制备可粘贴薄膜的方法中制成的可粘贴薄膜的横截面结构示意图。
具体实施方式
31.下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
32.如图1所示，本发明的实施例提出一种基于流延法制备可粘贴薄膜的方法，所述方法包括：
33.步骤11，在第一层衬底和第二层衬底的待涂面上涂敷成膜溶液和胶粘剂；
34.步骤12，对涂敷有成膜溶液和胶粘剂的所述第一层衬底和第二层衬底进行热处
理，以形成所述第一层衬底和第二层衬底分别对应的第一复合层和第二复合层；
35.步骤13，将所述第一复合层与第二复合层的一边重合放置，使所述第一复合层与第二复合层的涂层面相对并保持预设角度；
36.步骤14，对所述第一复合层和第二复合层施加外力，使所述第一复合层和第二复合层靠近后贴合，并排出所述第一复合层与第二复合层之间的空气；
37.步骤15，对所述第一复合层与第二复合层施加均匀压力使第一复合层与第二复合层紧密压合，形成可粘贴薄膜。
38.在本发明实施例中，利用成膜溶液和胶粘剂的流动性，使其在平铺于水平面的衬底上进行自动流平，可同时在两片衬底上形成完整、均匀、高质量的薄膜，再通过进一步压合即可形成可粘性薄膜，该方法简单、高效、成本低，能够灵活应用于制备单层或多层或多组分的薄膜。
39.在步骤11中，通过将成膜溶液和胶粘剂涂在第一层衬底和第二层衬底上，为制备可粘贴薄膜做准备，成膜溶液中包含了薄膜所需的物质，通过涂覆在衬底上形成具有薄膜性质的复合层。在步骤12中，通过热处理将成膜溶液经过反应形成薄膜材料，在高温下，成膜溶液中的物质会发生化学反应或物理反应，形成薄膜材料，可以使薄膜材料更加稳定和耐用，并保证粘合效果。在步骤13中，通过将第一复合层和第二复合层重合放置，使涂层面相对，并保持预设的角度，这个角度可以根据所需的应用来设定，例如，如果想要制备平面薄膜，则可以保持90度的角度。而如果想要制备曲面薄膜，则需要考虑曲率半径等因素来调整角度。在步骤14中，通过将第一复合层和第二复合层靠近，消除它们之间的空气，从而形成更牢固的粘合，通过施加外力，两个薄膜层之间产生的空气会被压缩和挤出，能够确保贴合得更紧密，从而提高薄膜的质量和稳定性。在步骤15中，通过将第一复合层和第二复合层完全贴合，并形成可粘贴薄膜，通过施加均匀的压力，两个薄膜层之间的接触面积增加，从而提高了粘合力，可粘贴薄膜制备完成。
40.在本发明一优选的实施例中，在上述步骤11之前，还包括：
41.使用无水乙醇清洗所述第一层衬底和第二层衬底；
42.当使用所述无水乙醇清洗后，使用去离子水对所述第一层衬底和第二层衬底进行超声清洗；
43.烘干所述第一层衬底和第二层衬底表面的液体。
44.在本发明实施例中，使用无水乙醇清洗所述第一层衬底和第二层衬底，其主要作用是去除表面有机杂质，例如灰尘、油污等，以保证衬底表面干净无杂质。如果表面有杂质，则可能会导致薄膜制备过程中形成气泡或不均匀，从而影响薄膜质量，当使用所述无水乙醇清洗后，使用去离子水对所述第一层衬底和第二层衬底进行超声清洗。这个步骤的主要作用是进一步清洗衬底表面，去除残留的无机盐和其他微小的杂质，以确保在后续步骤中不会造成干扰。超声清洗可以通过机械震荡将清洗液引入到各个微小缝隙中去，以达到更彻底的清洗效果。烘干所述第一层衬底和第二层衬底表面的液体。在清洗之后，残留在表面的水分和溶剂需要被蒸发干净，这样才能保证在涂覆成膜溶液或胶粘剂时，它们可以正确地附着在衬底表面。如果不进行烘干，则涂覆的成膜溶液或胶粘剂会受到影响，导致薄膜的形成不均匀，从而降低了薄膜的质量。因此，使用无水乙醇和去离子水清洗衬底表面并烘干表面液体可以帮助保证后续步骤中的薄膜制备质量。
45.在本发明一优选的实施例中，所述成膜溶液包括聚氨酯类物质与有机溶剂共热55℃～100℃，搅拌1～10h制备而成，所述聚氨酯类物质包括多异氰酸酯类、聚醚多元醇类和聚酯多元醇类中的一种或多种，所述有机溶剂包括氯仿、n-甲基吡咯烷酮、二甲基亚砜和n,n-二甲基甲酰胺中的一种或多种，所述成膜溶液还包括去聚乙二醇辛基苯基醚，乙醇胺和二乙醇胺中的一种或多种，所述胶粘剂包括水性聚氨酯、丙烯酸类树脂中的一种或多种，所述预设角度为θ，其中，θ为非零夹角，范围为1
°
～180
°
，对所述第一复合层和第二复合层施加外力时，压力范围为1n/m2～1000n/m2，所述热处理温度为35℃～100℃，热处理时间为90分钟～900分钟。
46.在本发明实施例中，成膜溶液是用于制备复合薄膜的关键溶液，其主要作用是提供薄膜的基本材料。在本实施例中，成膜溶液是聚氨酯类物质和有机溶剂的共混物，可以选择不同种类的聚氨酯类物质和有机溶剂来进行配制，以满足不同的应用需求。搅拌时间的控制可以确保成膜溶液中的各种成分均匀混合，有利于后续的制备工艺。在制备复合薄膜时，胶粘剂可以用于将两个衬底上的复合层固定在一起。在本实施例中，可以采用水性聚氨酯或丙烯酸类树脂等不同种类的胶粘剂，以满足不同复合薄膜的应用需要。
47.在本实施例中，第一层和第二层复合层是通过将成膜溶液和胶粘剂混合均匀涂覆在第一层和第二层衬底上制备的。这一步骤主要作用是确保复合层的厚度、匀称性和完整性。为了得到期望的薄膜结构和特性，可以在制备过程中设定预设角度，该角度表示两个衬底之间的夹角。在本实施例中，该角度范围为1
°
～180
°
，控制该角度可以控制材料在复合薄膜中的排列方式和相互作用，有利于产生期望的特性。在制备薄膜时，需要通过施加外力来实现复合层的结合。在本实施例中，施加的外力可以采用压力，其范围为1n/m2～1000n/m2。这一步骤主要作用是让两个复合层更加牢固地结合在一起，从而构成一个完整的复合薄膜。在制备复合薄膜后，需要进行热处理来改变薄膜的结构和性能。在本实施例中，热处理温度范围为35℃～100℃，热处理时间为90分钟～900分钟。热处理可以使复合薄膜中的分子重新排列和互相作用，从而产生特定的结构和性能，有利于满足不同的应用需求。
48.本发明基于流延法，利用成膜溶液和胶粘剂的流动性，使其在平铺于水平面的衬底上进行自动流平，可同时在两片衬底上形成完整、均匀、高质量的薄膜，再通过进一步压合即可形成可粘性薄膜。该方法简单、高效、成本低，能够灵活应用于制备单层或多层的薄膜。
49.在本发明实施例中，通过对衬底进行清洁处理时的清洁步骤为：使用无水乙醇清洗衬底；使用去离子水对衬底进行超声清洗；烘干衬底表面残留的液体，分别将成膜溶液1和胶粘剂4转移至第一衬底2和第二衬底5的待涂面上。
50.其中，成膜溶液1由聚氨酯类物质(如：多异氰酸酯类、聚醚多元醇类、聚酯多元醇类等)中的一种或多种与有机溶剂(如：氯仿、n-甲基吡咯烷酮、二甲基亚砜、n,n-二甲基甲酰胺等)中的一种或多种共热，55℃～100℃，搅拌1～10h。此外，若需改善溶液润湿性、稳定性及粘度，还可在以上混合物中添加一种或多种物质，如去聚乙二醇辛基苯基醚，乙醇胺，二乙醇胺等。
51.如图2至图5所示，在本发明实施例中，所述胶粘剂可选择水性聚氨酯、丙烯酸类树脂等的一种或多种配制而成；在本发明实施例中，将衬底放置在水平操作台上，置于模具底部，成膜溶液1和胶粘剂4可以通过喷射、倾倒等方式均匀或稀疏地注入模具底部的衬底上，
特别优选采用滴加方式施加，即可以采用手动滴加或者采用移液枪添加滴加，以上溶液添加结束后，置于水平操作台使溶液自动流平后，进行热处理。热处理包含但不限于烘焙，温度范围优选在35℃～100℃，时间优选在90分钟到900分钟之间，可以采用一个热处理步骤，也可以采用多个热处理步骤加快湿膜干燥和形成致密的薄膜。经此步骤即可得到成膜层1与第一层衬底2组成的第一复合层3，胶粘层4和第二层衬底5组成的第二复合层6。
52.如图2至图5所示，可以先将第二复合层6水平放置、固定，使其附着胶粘层的一面朝上，然后将第一复合层3的一边与第二复合层6的一边重合放置，使两衬底的待涂面相对并保持预设角度θ，该预设角度θ为非零夹角，范围在1
°
到180
°
之间；缓慢施加压力使两者粘合，排出空气，该压力优选在1n/m2到1000n/m2的范围内。
53.如图2至图5所示，将已粘合的第一复合层3和第二复合层6使用重物压合5～10h，即形成可粘贴薄膜，本发明实施例基于流延法，利用成膜溶液和胶粘剂的流动性，使其在平铺于水平面的衬底上进行自动流平，可同时在两片衬底上形成完整、均匀、高质量的薄膜，再通过进一步压合即可形成可粘性薄膜。本发明实施例目的在于提供一种简单、高效、成本低的可粘性薄膜制备方法，能够在实验室中进行制备，并灵活应用于制备单层或多层或多组分的薄膜。
54.在本发明另一实施例中，在热处理时，具体包括以下步骤：
55.步骤121，从生产线或历史记录中获取不同热处理参数下的复合薄膜样本数据，对原始数据进行清洗，剔除无效或损坏的数据，利用统计方法检测并去除异常值和噪声数据，提取关键特征信息，如温度、时间、厚度等，并对特征进行归一化处理；
56.步骤122，将预处理后的数据划分为训练集和测试集，并选择深度学习模型，使用训练集对深度学习模型进行训练，并在测试集上评估深度学习模型性能，分析深度学习模型预测结果，了解各参数对薄膜性能的影响程度，通过梯度下降算法等获得最佳参数组合，验证优化后的参数在实际生产过程中的表现；
57.步骤123，采集复合薄膜在热处理设备中的三维坐标信息，根据预测模型结果计算最佳位置和方向，使用机械臂或其他自动化设备将薄膜调整至最佳位置和方向，配置高分辨率相机或传感器对复合薄膜进行实时拍照或扫描，利用卷积神经网络模型对图像数据进行分析，识别出薄膜表面的气泡、裂纹等缺陷，并标注缺陷。
58.因此，本发明通过深度学习模型分析各参数对薄膜性能的影响程度并优化热处理参数，获得最佳参数组合，从而提高复合薄膜的性能。利用自动化设备调整薄膜位置和方向，减少人工干预，降低人力成本；同时，优化后的热处理参数可以在更短时间内达到理想的薄膜性能，缩短生产周期，降低能耗成本。采用高分辨率相机或传感器对复合薄膜进行实时拍照或扫描，利用卷积神经网络模型对图像数据进行分析，实时识别出薄膜表面的气泡、裂纹等缺陷。这有助于及时发现生产过程中的问题，提高产品质量。自动调整薄膜位置和方向以及实时监测和识别薄膜表面缺陷，大幅度提高了生产过程的效率，缩短了生产周期。
59.在本发明另一实施例中，上述步骤121，可以包括：
60.步骤1211，从生产线的监控系统或历史记录数据库中获取相关数据，这些数据可能包括热处理温度、保温时间、薄膜厚度、材料类型以及薄膜的性能指标(如强度、透明度等)。
61.步骤1212，检查原始数据的完整性，移除缺失关键信息的条目。同时，删除重复记
录以避免对模型训练的不良影响，根据实际生产工艺要求，过滤掉不符合生产条件的记录，例如，将热处理温度超出正常范围的数据剔除；使用箱线图方法检测异常值，具体为：通过四分位数(q1,q3)、中位数(q2)以及上下界(最大值和最小值)来刻画数据分布，在检测到异常值后，将其剔除或替换为相邻正常值的均值；采用移动平均法对噪声数据进行平滑处理，将连续n个数据点的平均值作为新的数据点，通过调整n的大小，可以有效降低噪声水平。
62.步骤1213，从原始数据中提取关键特征：根据需求，从原始数据中提取关键特征信息，如温度、时间、厚度等，通过计算或组合原始特征，构建新的特征，例如温度-时间乘积特征，以期改善模型的表现；采用最大最小值归一化(min-maxscaling)方法对特征进行归一化处理，对每个特征分别进行归一化处理，使得它们的数值范围都在0-1之间。这样可以消除不同特征之间量纲和数值范围的影响，提高模型的稳定性和收敛速度。
63.在本发明另一实施例中，上述步骤122，可以包括：
64.步骤1221，将预处理后的数据集按照一定比例划分为训练集和测试集。训练集用于训练深度学习模型，测试集用于评估深度学习模型性能；
65.步骤1222，使用训练集对深度学习模型进行训练，设定深度学习模型参数，例如隐藏层的数量、每个隐藏层的神经元数量、激活函数等；选择均方误差(mse)用于衡量模型预测值与实际值之间的差距；利用测试集对训练好的深度学习模型进行性能评估，采用准确率、召回率、f1分数等指标来衡量模型的预测效果，可视化预测结果与实际结果之间的差异，以便了解各参数对薄膜性能的影响程度。
66.步骤1223，通过网格搜索或随机搜索方法寻找最佳的超参数组合，例如学习率、隐藏层神经元数量等，将优化后的参数应用到深度学习模型中，重新训练并在测试集上进行评估。
67.在本发明另一实施例中，上述步骤123，可以包括：
68.步骤1231，使用位移传感器或激光测距仪等设备，采集复合薄膜在热处理设备中的三维坐标信息，这些信息包括薄膜的位置(x,y,z坐标)和方向(俯仰角、滚动角、偏航角)。
69.步骤1232，根据深度学习预测模型结果，结合薄膜的物理特性及热处理设备的空间分布，计算出能够使薄膜受热更加均匀的最佳位置和方向。
70.步骤1233，使用六轴机械臂或其他自动化设备，根据计算出的最佳位置和方向，将复合薄膜调整至相应的位置。同时，确保薄膜在调整过程中不会受到损伤。
71.步骤1233，配置高分辨率相机或传感器(如光学扫描仪)，对复合薄膜进行实时拍照或扫描。将采集到的图像数据发送到计算机或服务器进行处理。
72.步骤1234，在计算机或服务器上，利用预先训练好的卷积神经网络(cnn)模型对图像数据进行分析。选用u-net网络结构进行缺陷识别，在完成薄膜表面气泡、裂纹等缺陷的识别后，将识别结果标注在图像上，并输出相应的诊断报告，将识别出的缺陷信息以及诊断报告发送给相关人员，以便他们了解当前生产过程中的问题并采取改进措施。同时，将识别结果作为反馈，持续优化深度学习模型和热处理参数。
73.在本发明另一实施例中，上述步骤1232，可以包括：
74.步骤12321，根据训练好的深度学习模型，输入当前薄膜的热处理参数(如温度、时间、厚度等)，得到预测的薄膜性能指标(如强度、透明度等)。同时，提取与均匀受热相关的特征信息，例如温度分布、热量传导速率等。
75.步骤12322，为各特征分配权重，以表示它们在影响薄膜受热均匀性方面的重要程度。例如，温度分布可能对薄膜受热均匀性具有更大的影响，因此可以赋予较高的权重值。结合模型预测结果、薄膜物理特性和特征权重，定义一个能量函数e(x,y,z,α,β,γ)，其中x,y,z为薄膜的空间位置，α,β,γ分别为薄膜的俯仰角、滚动角、偏航角。能量函数e的值越小，表示薄膜在该位置和方向下的受热均匀性越好。
76.步骤12323，采用优化算法搜索能量函数e的最小值，通过迭代求解，找到使得e达到最小值的x,y,z,α,β,γ参数组合，即为薄膜的最佳位置和方向。
77.在本发明另一实施例中，上述步骤12323，可以包括：
78.步骤123231，随机生成一定数量的候选解(即位置和方向参数组合)作为初始种群，根据定义的能量函数e，计算每个候选解的适应度。适应度较高的解对应较小的能量函数值，表示薄膜在该位置和方向下的受热均匀性较好，按照适应度大小，有选择地保留一部分优秀的候选解进入下一代，从上一步保留的优秀候选解中，随机选择两个解进行交叉操作，生成新的子代解，以一定的概率对子代解进行变异操作，增加种群多样性，有利于跳出局部最优解，重复操作，直到满足收敛条件(如达到预设的最大迭代次数)，将找到的最佳位置和方向参数值x,y,z,α,β,γ提供给自动化设备进行薄膜调整。
79.以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明所述原理的前提下，还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

技术特征：
1.一种基于流延法制备可粘贴薄膜的方法，其特征在于，所述方法包括：在第一层衬底和第二层衬底的待涂面上涂敷成膜溶液和胶粘剂；对涂敷有成膜溶液和胶粘剂的所述第一层衬底和第二层衬底进行热处理，以形成所述第一层衬底和第二层衬底分别对应的第一复合层和第二复合层；将所述第一复合层与第二复合层的一边重合放置，使所述第一复合层与第二复合层的涂层面相对并保持预设角度；对所述第一复合层和第二复合层施加外力，使所述第一复合层和第二复合层靠近后贴合，并排出所述第一复合层与第二复合层之间的空气；对所述第一复合层与第二复合层施加均匀压力使第一复合层与第二复合层紧密压合，形成可粘贴薄膜。2.根据权利要求1所述的基于流延法制备可粘贴薄膜的方法，其特征在于，在第一层衬底和第二层衬底的待涂面上涂敷成膜溶液和胶粘剂之前，还包括：使用无水乙醇清洗所述第一层衬底和第二层衬底；当使用所述无水乙醇清洗后，使用去离子水对所述第一层衬底和第二层衬底进行超声清洗；烘干所述第一层衬底和第二层衬底表面的液体。3.根据权利要求2所述的基于流延法制备可粘贴薄膜的方法，其特征在于，所述成膜溶液包括聚氨酯类物质与有机溶剂共热55℃～100℃，搅拌1～10h制备而成。4.根据权利要求3所述的基于流延法制备可粘贴薄膜的方法，其特征在于，所述聚氨酯类物质包括多异氰酸酯类、聚醚多元醇类和聚酯多元醇类中的一种或多种。5.根据权利要求4所述的基于流延法制备可粘贴薄膜的方法，其特征在于，所述有机溶剂包括氯仿、n-甲基吡咯烷酮、二甲基亚砜和n,n-二甲基甲酰胺中的一种或多种。6.根据权利要求5所述的基于流延法制备可粘贴薄膜的方法，其特征在于，所述成膜溶液还包括去聚乙二醇辛基苯基醚，乙醇胺和二乙醇胺中的一种或多种。7.根据权利要求6所述的基于流延法制备可粘贴薄膜的方法，其特征在于，所述胶粘剂包括水性聚氨酯、丙烯酸类树脂中的一种或多种。8.根据权利要求7所述的基于流延法制备可粘贴薄膜的方法，其特征在于，所述预设角度为θ，其中，θ为非零夹角，范围为1
°
～180
°
。9.根据权利要求8所述的基于流延法制备可粘贴薄膜的方法，其特征在于，对所述第一复合层和第二复合层施加外力时，压力范围为1n/m2～1000n/m2。10.根据权利要求9所述的基于流延法制备可粘贴薄膜的方法，其特征在于，所述热处理温度为35℃～100℃，热处理时间为90分钟～900分钟。

技术总结
本发明提供一种基于流延法制备可粘贴薄膜的方法，涉及薄膜制备技术领域，所述方法包括：将所述第一复合层与第二复合层的一边重合放置，使所述第一复合层与第二复合层的涂层面相对并保持预设角度；对所述第一复合层和第二复合层施加外力，使所述第一复合层和第二复合层靠近后贴合，并排出所述第一复合层与第二复合层之间的空气；对所述第一复合层与第二复合层施加均匀压力使第一复合层与第二复合层紧密压合，形成可粘贴薄膜。本发明可同时在两片衬底上形成完整、均匀、高质量的薄膜，再通过进一步压合即可形成可粘性薄膜，该方法简单、高效、成本低，能够灵活应用于制备单层或多层或多组分的薄膜。多组分的薄膜。多组分的薄膜。


技术研发人员：潘大庆 王小营 阎林胤
受保护的技术使用者：北京康宇建医疗器械有限公司
技术研发日：2023.06.20
技术公布日：2023/9/22