原液着色纺丝是通过在聚合或纺丝阶段加入着色剂，直接纺制有色纤维的工艺。在纺丝过程中着色剂会分散在聚合物熔体中，经过喷丝孔挤出后，纤维内的着色剂颗粒通过对光线的吸收、反射和折射等作用，实现纤维着色效果。原液着色工艺相较于传统染色，纱线染色效果均匀、色牢度高，并且省去了后道染色工序，有效避免了重金属污染和有机助剂残留问题。据统计，每生产 1 t原液着色纺织品可减少废水排放32 t、降低CO2排放1.2 t。当前，研发色泽鲜艳、指标优异的高品质着色剂，提升制造工艺的稳定性，是原液着色类纱线重要的发展方向。

刘稀等通过低折射率树脂对原液着色粘胶纤维进行增深整理，在研究过程兼顾了其染色效果与力学性能，为开发高色深、低能耗的原液着色纤维提供了工艺参考。针对着色剂分散性低等问题，李修田等通过高分子分散剂与超声波喷雾干燥工艺实现了着色剂纳米级分散，提供了一种高效、稳定的锦纶66原液着色剂分散方案。张帅开发出纳米颜料超分散色母粒，并利用该色母粒制备了超分散聚乳酸（PLA）着色丝，实验结果表明，该PLA着色丝的色差为0.2，耐热迁移等级达 4 级以上，断裂强度和断裂伸长率远小于普通分散着色丝，着色均匀性和稳定性均满足后道加工要求。随着提高着色剂分散性的相关研究愈加成熟，原液着色工艺将朝着纤维超细旦化、高色深化、着色体系完善化方向发展。

另一方面，原液着色纤维纺成纱线后，二者之间会产生一定色差。针对该问题，目前研究者多采用神经网络构建预测模型进行颜色预测，该方法具有计算快、预测精度高等特点。黄烨采用遗传算法优化BP神经网络构建原液着色纱线颜色预测模型，证实融合全局搜索与局部寻优策略可显著提升预测精度，但样本量不足的色系显示预测误差更高。项多闻等采用1 000组样本，同样通过BP多层级神经网络实现纤维、纱线和织物的颜色预测，结果显示，测试组平均色差均小于0.7，说明该方法具有较好的颜色预测准确性。但深色系预测误差仍高于浅色系，反映出深色系预测精度不足的问题。两项研究均通过BP神经网络验证了颜色预测的可行性，为提升原液着色类纱线的颜色预测精度提供了参考。

在原液着色纱线产品开发实践方面，陈文等以原液着色粘胶纤维、原液着色棉型锦纶、莱赛尔纤维、仿兔毛锦纶混纺原料作为外包纤维，以聚对苯二甲酸丁二酯（PBT）长丝为芯纱，通过静电预处理、分梳转移强化、张力梯度控制等关键技术，克服了异质纤维可纺性差、芯丝包覆不均等问题，成功复现兔毛的滑爽蓬松触感，且各项指标良好，后续使用过程无需染色，色牢度高。该研究成果是多组分复合原液着色纱线的典型应用。

参考文献

[1] 刘稀，王冬，张丽平，等．低折射率树脂对原液着色粘胶纤维结构和性能的影响[J]．纺织学报，2020，41（7）：9－14．

[2] 李修田，宋伟广，张丽平，等．聚酰胺原液着色母粒的制备及其性能[J]．纺织学报，2023（11）：45－51．

[3] 张帅．聚乳酸纤维纳米颜料原液着色研究[D]．上海：东华大学，2020．

[4] 黄烨．基于GA－BP神经网络对原液着色纤维素色纱线的颜色预测[D]．天津：天津工业大学，2019．

[5] 项多闻，李少聪，王旭，等．原液着色涤纶短纤维、纱线及织物的颜色预测[J]．丝绸，2024（9）：64－71．

[6] 陈文，廉志军，谢云利，等．绿色环保仿兔毛纱线产品开发及性能研究[J]．纺织科学研究，2023（6）：45－48．

更多内容，请关注纺织导报2025年第3期《绿色环保纱线的研究及应用现状》一文。