高性能高分子材料体系自立自强发展战略研究

摘要:高性能高分子材料具有高强高模、高绝缘、耐腐蚀、耐辐照或绿色低碳等特点,是保障国家安全和国民经济发展的战略性材料之一,广泛应用于航空航天、电子电器、生物医疗等重要领域。本文系统梳理了高性能树脂及工程塑料、有机纤维、生物基树脂及可降解材料、特种橡胶及弹性体四大类高性能高分子材料中的重点品种,分析了国内外重点品种的发展现状和特点。研究发现,目前我国在高性能高分子材料方面已建立起比较完备的化工原料-合成-加工改性-制品应用上下游产业体系,但同时也存在关键原料保障不足、产品应用开发有待拓展等问题。在此基础上,从加强技术创新、推进关键原料保障、组建创新联合体等方面提出对策建议,以期为我国高性能高分子材料体系发展提供参考。

耐温高分子纳滤膜研究进展

摘要:耐温高分子纳滤膜在较高操作温度下具有稳定的分离性能,可应用于化纤、医药和食品等领域的分离纯化过程。本文总结了部分商品化纳滤膜的主要指标包括产水量、截留率和最高使用温度,综述了耐温高分子纳滤膜的制备方法、材料特性和应用领域等方面的最新进展。重点介绍了如何通过制备耐温基膜、设计合成新型分离层、引入纳米材料、增强界面反应以及调控界面聚合条件等策略来增强高分子纳滤膜的热稳定性。最后,对耐温高分子纳滤膜的研究进行了总结和展望。

聚氧化乙烯降解行为的研究进展

摘要:聚氧化乙烯(PEO) 是一种水溶性高分子,具有增稠、缓释、润滑、分散、保水等性能,被广泛应用于食品、医药、化工、能源电池等领域。然而,由于PEO 分子链上醚氧键的键能较低,在加工和使用过程中易受外部因素的影响,导致键断裂,进而引发PEO 分子量的下降,严重限制了PEO 的加工条件以及最终产品的性能与使用寿命。本文基于目前对于PEO 材料的性能要求,综述了近年国内外对于PEO 降解的研究进展,重点介绍了目前PEO 在热、辐照、机械应力和超声条件下的降解行为与机理。此外,还介绍了预防PEO 降解的措施,结合案例讨论了各种措施的预防降解机制并对相关领域未来的发展方向进行了展望,为PEO 的生产和加工提供了有益的参考。

生物质热解油酚醛树脂制备与应用研究进展

摘要:生物质热解油酚醛树脂作为一种绿色环保的新型材料,因原料来源广泛、成本低廉且性能优异而在胶粘剂、复合材料、泡沫塑料等领域展现出广阔的应用前景。本文系统总结了生物质热解油的化学成分与理化性质,分析了热解油酚醛树脂的合成原理。研究表明,热解油中酚类和醛类物质的活性较高,替代率可达20wt%~75wt%,显著降低了树脂的生产成本。此外,通过优化合成工艺(如催化剂选择、反应温度控制等),可进一步提升树脂的力学性能、耐热性和环保性。在应用方面,热解油酚醛树脂已成功应用于木竹材胶粘剂、纤维增强复合材料、泡沫塑料等领域,并表现出良好的性能。未来,随着“双碳”战略的推进,热解油酚醛树脂的规模化生产和多功能化改性将成为研究重点,为其在更广泛领域的应用提供支持。

高强度、高透明的生物基水性聚氨酯的结构设计与性能

摘要:聚氨酯涂料被广泛用作各种基材的保护层和装饰层. 然而,大量使用溶剂型涂料会造成环境污染. 水性聚氨酯涂料具有低毒性和低挥发性有机物排放的特点,是一种环保型涂料,但制造水性聚氨酯的主要原材料来自不可持续的石油资源. 本研究利用生物基聚三亚甲基醚二醇(PO3G)通过预聚体法合成了一系列生物基含量在60%左右的生物基水性聚氨酯(WPU),对WPU的结构和性能进行了系统表征. 结果表明,随着亲水扩链剂含量的提高,乳液的粒径和样品的断裂伸长率降低,乳液的Zeta 电位绝对值和黏度,胶膜微相分离程度,拉伸强度和杨氏模量提高,其中WPU-7样品的拉伸强度和杨氏模量分别达到55.2和77.1 MPa,韧性为97.18 MJ·m-3,所有样品在可见光波长范围内透光率均超过89%,此材料有望应用于显微镜镜片等领域的保护和装饰. 这项研究为设计具有优异性能的生物基WPU提供了新思路,从而减少对石化资源的依赖.

基于蒽[2,3-b]苯并呋喃为核心的高效长寿命蓝光材料

摘要:设计合成了一种以蒽[2,3-b]苯并呋喃为核心的新型化合物,通过给体咔唑基团修饰得到化合物2-(蒽[2,3-b]苯并呋喃-3-基)-9-苯基-9H-咔唑(ABPCz)。经过掺杂器件研究,ABPCz可以实现蓝光发射,最大电流效率为8.79 cd/A,最大外量子效率为7.8%,CIE(0.17,0.23),峰值光谱448 nm,在476 nm 处有较强的肩峰,在1 000 cd/m2 初始亮度下测试器件LT90(亮度衰减到初始亮度的90%)寿命达到153 h。结果表明,蒽[2,3-b]苯并呋喃经过咔唑基修饰可以得到高效、长寿命的蓝光器件,这为设计开发高性能蓝光材料提供了一个新途径。

分子描述符和端到端深度学习在MOFs设计中的应用

摘要:MOFs因其独特的结构和理化性质,在气体存储、催化、传感等领域展现了广阔的应用前景。然而,仅靠传统实验方法难以快速高效地设计具有所需性质的MOFs。近年来,以传统机器学习和深度学习为代表的人工智能方法在材料科学中得到了广泛应用,并取得了诸多显著性成果。其中,如何有效提取MOFs结构特征,并将其转化为计算机可识别的输入形式,是传统机器学习和深度学习建模的前提和关键步骤。为此,本文系统综述了基于分子描述符的人工特征提取和基于端到端深度学习的自动特征提取,总结了两种方法的基本概念和原理,着重强调了两者在MOFs设计中的具体应用和最新进展,最后讨论了提高结构特征提取的全面性、可解释性和可重复性等方面所面临的挑战和未来发展方向,以期为人工智能驱动的MOFs设计提供参考和理论指导。

金属有机框架在电池电极中的应用

摘要:随着环境的日益恶化,能源储存领域的发展日益重要,开发和设计各种高性能电池来满足现代社会的需求已成为时代的必然趋势。然而,现有的电池电极基材已不足以实现更高性能电池的制备,金属-有机框架材料(MOFs)作为一种新型的多功能材料,因其高比表面积、高孔隙率和优异的可调控修饰性,已成为具有更高应用潜力的电极基材。本文全面综述了各种MOF在电池电极领域中的应用,深入研究讨论了MOF基电极材料的创新应用策略、挑战和未来发展前景,强调了它们在提高电极材料性能方面的巨大潜力,旨在为MOF基材的可持续发展铺平道路。

碳基非金属催化剂在有机合成领域的应用及机理研究

摘要:碳基非金属催化剂是指包括碳纳米管(CNTs)、氧化石墨烯(GO)、石墨烯(G)、活性炭(AC)及其掺杂或修饰后得到的材料作为用于涉及能量转换等关键反应过程的催化剂. 碳基非金属催化剂由于具有来源丰富、成本低、对环境友好、后处理简单、可持续发展等优点, 近年来被成功应用于有机合成领域. 基于碳基非金属催化剂应用于氧化反应、还原反应、取代反应和偶联反应被成功报道, 但针对碳基非金属催化剂应用于有机合成领域进行催化的活性位点的研究目前仍处于早期发展阶段. 近年来, 科学家们针对其机理的研究主要集中于对催化剂的表征分析和第一性原理计算,但未得出相对一致的实验结论. 对碳基非金属催化剂在有机合成领域的应用及机理研究进行了综述.

基于多尺度图像特征融合的有机涂层寿命预测研究

摘要:以环氧有机耐磨涂层为研究对象,通过扫描电子显微镜、金相显微镜、激光共聚焦等方法多尺度采集有机涂层的微观形貌,利用基于深度学习的图像识别技术提取图像中的量化参数数据,搭建有机涂层缺陷参数随服役时间的动态演化关系网络以及有机涂层的寿命预测网络模型。结果表明,搭建的演化关系曲线模型以及网络预测模型可较为准确实现对有机涂层的寿命预测研究。