摘要：热重数据是描述作为热解特征行为的基本数据，广泛应用在化学工程、材料研究、环境监测等领域。由实测典型条件下的热重数据，建立热解模型，进而描述材料的热解特征、给出材料在一般条件下的热重行为，是热重分析的重要内容。当热分解过程由多个独立的热解进程主导时，可使用多步反应模型描述其热解特征行为。由于多步反应模型参数较多，拟合具有一定难度。针对该问题，提出了一种快速拟合的方法，具有如下优点：（1）通过应用特征点法和多特征点最小二乘法，在各热解进程的温度区间重叠不大的情况下，能有效获取较优初始参数，避免盲目选取初始值和局部极小问题；（2）将热重表述为温度积分的函数，在线性温升或分段线性温升条件下，可直接计算温度曲线上的点，避免求解微分方程；（3）针对过程中的复杂积分函数，通过多维切比雪夫拟合，进一步提高了计算速度。与普通方法相比，本文方法在拟合过程中，使用函数求值替代了微分方程求解，具有较高的计算效率。可用于多组热重与微分热重数据的拟合，并可推广至一般温升行为。以一水草酸钙（CaC2O4·H2O）的热重数据为例，展示了本文模型在猜测最优参数值、快速拟合方面的优势。结果表明，在热解微分函数给定的情况下，使用微分热重最大值处的特征点估计的激活能，有时与真实值较接近，但一些情况下相对偏差可能超过50%。使用多特征点最小二乘法，可以给出较精确的参数估计，但需要多个温升速率下的测试结果来减少未定参数的系数之间的相关性，避免出现较大偏差。针对算例中热解度的计算，本文提出的方法计算时间约为直接求解微分方程方法的1/20。
