纤维素-碱木质素水凝胶的制备及其性能表征

在氢氧化钠和尿素水溶液的均匀混合环境中,加入交联剂环氧氯丙烷,采用加热法分别成功制备出纤维素(CL)水凝胶、纤维素-碱木质素(CAL)水凝胶及纤维素-离子液体木质素(CIL)水凝胶。分别采用溶胀度及再溶胀度测试、热重分析对3种水凝胶在3种溶液中的溶胀能力、热稳定性进行评价。实验结果表明,木质素的添加有利于CL水凝胶在蒸馏水溶液中的溶胀度,CIL木质素水凝胶在3种水凝胶中的再溶胀能力最高。与CL水凝胶相比,CAL水凝胶热分解范围较窄且分解速度缓慢,CAL在600℃高温炭化后固体残留量由32.6%提高到38.8%,CIL在600℃高温炭化后固体残留量由32.6%提高到35.7%,木质素的加入对CL水凝胶的热稳定性有一定的提高,CAL水凝胶具有良好的热力学稳定性。添加木质素制备CAL水凝胶,对于提高CL水凝胶热稳定性、实现生物质多组分高值化利用具有重要意义。     

第16届木材机械加工国际会议综述

第16届木材机械加工国际会议于2003年8月24日~27日在日本松江市举行。会议反映了国际木材机械加工领域的最新进展和研究动向。本文介绍了会议的概况和会议的主要内容。     

木塑结构板材的可靠性预测

通过纵波传播、 纵向共振和弯曲振动三种方法对木塑结构板材的动态弹性模量(MOE)进行了无损检测。采用三点弯曲试验检测木塑结构板材的静态弹性模量和最大弯曲力(F_m)。运用最大弯曲力和动态弹性模量之间的回归方程, 预测相同木塑结构板材的最大弯曲力, 并采用一次二阶矩法评价木塑结构板材基于预测和检测的最大弯曲力的可靠性指标。结果表明: 动态弹性模量和最大弯曲力间存在较强的相关性; 基于预测最大弯曲力的可靠度大于基于检测最大弯曲力的可靠度, 其最大差值为0.66%。     

基于神经网络模型的杨木单板改性处理工艺优化

利用神经网络建模研究强化杨木单板复合材料的制备工艺.研究中利用三种乙烯类混合树脂浸注杨木单板,通过加热聚合对其进行强化改性,考察聚合温度、加热时间、环烷酸钴加入量、氯化锌加入量和偶氮二异丁腈加入量五个树脂液聚合工艺参数对树脂转化率的影响;并利用人工神经网络构建改性工艺与树脂转化率的关系模型,在此基础上对工艺参数进行优化.结果表明,优化后的聚合工艺为聚合温度80 ℃,聚合加热时间7 h,环烷酸估2%,氯化锌6%,偶氮二异丁腈5%,此时转化率达到了69.39%;强化后制备的杨木单板复合材料的表面硬度、耐磨性和静曲强度分别至少提高了1.34倍、2.35倍、1.87倍.     

木塑结构板材的可靠性预测

通过纵波传播、纵向共振和弯曲振动三种方法对木塑结构板材的动态弹性模量(MOE)进行了无损检测.采用三点弯曲试验检测木塑结构板材的静态弹性模量和最大弯曲力(Fm).运用最大弯曲力和动态弹性模量之间的回归方程,预测相同木塑结构板材的最大弯曲力,并采用一次二阶矩法评价木塑结构板材基于预测和检测的最大弯曲力的可靠性指标.结果表明:动态弹性模量和最大弯曲力间存在较强的相关性;基于预测最大弯曲力的可靠度大于基于检测最大弯曲力的可靠度,其最大差值为0.66％.     

基于声发射和神经网络的木材受力损伤过程检测

对受力木材的声发射信号进行检测与分析,实现木材损伤过程的检测和监控;研究过程中采用时间序列结合神经网络建模方法,对声发射信号的累积能量时间序列和载荷时间序列进行仿真和预测.利用神经网络建模对声发射信号的累积能量时间序列进行预测,模型对44个样本进行检验的最大误差为5.6%,而且误差较大的样本对应声发射振幅参数值的局部极大值,而振铃计数与声发射率则对应局部极小值.对相应载荷时间序列预测分析中,模型输出与目标输出的最大误差不到0.1%.结构为5×5×1的网络能很好地根据序列前5个值准确预测即将发生的声发射累积能量值;结构为6×5×1的网络能很好地根据序列前6个值精确预测木材即将承受的载荷.     

基于智能技术的木材缺陷定量无损检测研究

通过对直径不同孔洞缺陷振动信号进行处理分析,实现木材孔洞大小的无损检测.研究中首先采集孔洞面敲击和无孔洞面敲击的振动应力波信号,然后对直径不同孔径缺陷的振动信号的频谱特征进行分析,提取出频谱的特征向量作为训练样本;并利用获取的样本对构建好的体现信号特征与孔洞大小的非线性神经网络模型进行训练,然后利用训练好的网络对孔洞缺陷的大小进行无损检测.结果显示:随着孔洞直径的增大,振动信号频谱密度极大值所对应的频率逐渐减小;与无孔洞面敲击方式相比,孔洞面敲击所获得的信号频谱特征作为样本训练BP网络,网络仿真性能较好,仿真输出和目标值的相关系数都能达到0.98以上,对孔洞缺陷直径大小的识别准确率达到93.5％以上;孔洞缺陷大小检测的最佳模型为隐层节点6、传递函数为正切Sigmoid的单隐层网络模型.     

Cu2O-PVA/纳米纤维素复合材料的制备与吸附—光催化性能

为了改善氧化亚铜(Cu₂O)的光催化性能,将Cu₂O颗粒和聚乙烯醇(PVA)同时加入纳米纤维素(CNF)中,成功制备了具有三维(3D)多孔结构和丰富活性位点的功能化纤维素基气凝胶(Cu₂O-PVA/CNF)。采用扫描电子显微镜、傅里叶变换红外光谱、X射线衍射仪、全自动比表面积、压缩测试对气凝胶样品进行了表征。以降解亚甲基蓝(MB)为模型污染物,评价了Cu₂O-PVA/CNF复合催化剂的光催化性能,考察了6wt%Cu——2O-PVA/CNF在不同初始浓度、不同催化剂用量及不同溶液pH条件下对MB光降解效率的影响。结果表明,三维多孔的纤维素气凝胶的使用提高了对MB的吸附能力,延长了对可见光的吸收。特别是在纤维素基体中掺杂的Cu₂O在光照下激发出电子-空穴,增加了活性位点,从而提高了催化能力。6wt%Cu₂OPVA/CNF复合催化剂对MB的光降解率达到95.6%,远高于纯Cu₂O的79.6%。Cu₂O-PVA/CNF复...     

乙酰化木质素磺酸盐的制备及表征

在乙酸酐-氯化胆碱中实现木质素磺酸盐(LS)室温和高温条件下的乙酰化改性。研究了反应时间、氯化胆碱含量、乙酸酐/LS质量比对乙酰化取代度的影响。结果表明,在反应温度为120℃、反应时间为3min、氯化胆碱含量为5%、乙酸酐/LS质量比为5/1时取代度最高。利用红外光谱、氢核磁共振波谱和热重分析对乙酰化LS进行了表征。测试表明,LS的醇羟基和酚羟基都发生了乙酰化反应,且乙酰化改性LS的热稳定性略有降低。     

聚吡咯光热超疏水多功能防冰涂层的制备与性能研究

冰在固体表面的形成和覆盖会导致交通运输、航空航天、风力发电等领域严重的安全和经济问题,研究新型功能防冰材料对这些领域稳定运行具有重要意义。本研究以聚苯乙烯片材为基材,通过原位聚合聚吡咯（ PPY）的方法制备光热涂层,再利用氟硅树脂与二氧化硅（ SiO₂）颗粒混合制备超疏水涂层,旋涂在光热涂层表面制备出光热超疏水多功能防冰材料。在 1 kW/m²太阳光强度照射下,制备材料表面温度可升高至 80 ℃,结合材料表面超疏水特性,保证水滴在光照条件下升温后可以迅速离开表面。研究结果表明,该光热超疏水防冰涂层是一种综合性能优异的防冰材料。