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为提高无机硅酸钠浸渍改性杨木的性能,使用有机-无机杂化的方法对速生杨木进行了改性.以聚乙烯醇(PVA)为有机改性剂,硅酸钠为无机改性剂,采用分步真空-加压原位浸渍的方法制备PVA-硅酸钠杂化改性杨木.对比了杨木素材、硅酸钠改性杨木和PVA-硅酸钠杂化改性杨木的增重率、密度增大率、力学强度和阻燃抑烟性能,并采用傅里叶变换红外光谱(FT-IR)和X射线衍射仪(XRD)对化学结构和结晶结构进行了表征.结果表明,与硅酸钠浸渍改性杨木相比,PVA-硅酸钠杂化改性杨木的增重率提高了7.9%,密度增大率提高了12.3%.PVA-硅酸钠杂化改性杨木的硬度、抗弯强度、抗压强度和冲击韧性都显著提高.FT-IR分析表明,PVA和硅酸钠发生化学反应形成互穿交联结构,并与杨木中的羰基、羟基形成Si-O-C键和氢键缔合,解释了改性杨木力学性能提高的原因.XRD分析表明,PVA和硅酸钠的浸入明显降低了杨木的结晶度,这也是改性杨木冲击韧性提高的原因.PVA-硅酸钠杂化改性杨木的阻燃性能与硅酸钠浸渍改性杨木接近,但抑烟效果显著提高.PVA-硅酸钠杂化改性杨木的平均热释放速率为57.63 kW/m2,较杨木素材降低了28.93%;PVA-硅酸钠杂化改性杨木的总生烟量为1.255 m2,较杨木素材和硅酸钠浸渍改性杨木分别降低了40.3%和31.5%. 相似文献
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赖德明肖俊华陈进文关鹏飞王红强海凌超 《中国人造板》2023,(11):37-41
采用锥形量热仪(CONE)测试研究了3种市售阻燃人造板的燃烧残碳形貌、质量损失情况、热释放和烟生成情况,并通过有效燃烧热分析了3种阻燃人造板的阻燃机理。结果表明,锥形量热仪能很好地测试3种阻燃人造板的阻燃性能,其中阻燃板C(镁系无机胶黏剂,不添加阻燃剂)相比阻燃板A(脲醛树脂,添加阻燃剂)和阻燃板B(脲醛树脂,添加阻燃剂),其热释放量和烟生成量低,燃烧后质量损失少,残余碳形态完整,具有更好的阻燃和抑烟性能;阻燃板A和阻燃板B,在燃烧前期为气相阻燃机理,后期为凝聚相阻燃机理,阻燃板C在燃烧过程中为凝聚相阻燃机理。 相似文献
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以锐钛型纳米二氧化钛为改性剂,对脲醛树脂胶黏剂进行改性研究,以期得到低毒脲醛树脂胶黏剂的制备工艺技术。首先使用无机复合修饰的合成路线,通过改变锐钛型纳米二氧化钛的添加量、纳米二氧化钛的添加时机和甲醛与尿素(F/U)的摩尔比进行实验,研究纳米二氧化钛对脲醛树脂胶黏剂产品性能的影响。结果表明:当甲醛与尿素(F/U)的摩尔比为1.3,纳米二氧化钛在树脂反应后期加入,且加入量为尿素质量的1%,合成出的脲醛树脂性能较好,湿状胶合强度达到0.8MPa,游离甲醛含量为0.49%。该胶黏剂符合国家标准GB14732-93中对水基缩甲醛类胶黏剂甲醛的限量规定小于0.5%的要求。 相似文献
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以氯氧镁水泥(MOC)为主料,H2O2为发泡剂,MnO2为激发剂,硬脂酸钙为稳泡剂,聚丙烯酰胺为增稠剂,添加稻秸秆,制备出秸秆/MOC无机轻质复合材料。探讨了秸秆尺寸和添加量对秸秆在浆料中的分散性及对秸秆/MOC复合材料力学强度、韧性、抗裂性、吸水性的影响规律。结果表明,秸秆尺寸和添加量对秸秆在浆料中的分散性、强度有较大影响,当秸秆尺寸≤ 250 μm、秸秆与MOC的质量比为0.9%时,秸秆分散性最好,制得秸秆/MOC复合材料的压缩强度(11.26 MPa)、弯曲强度(3.97 MPa)最大,抗裂性最佳。SEM分析表明,未经处理的秸秆与基体间的胶结状况差,存在弱界面层,当掺入秸秆尺寸过大或添加量过多时,秸秆/MOC复合材料中单位体积内被引入了较多的弱界面胶合部分,进而影响了复合材料的整体性能。 相似文献
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在基于深度学习的情感分析工作中,传统的注意力机制主要以串行的方式作为其他模型的下一层,用于学习其他神经网络模型输出的权重分布。该文在探究使用深度学习进行句子级情感分析任务的基础上,提出一种注意力增强的双向LSTM模型。模型使用注意力机制直接从词向量的基础上学习每个词对句子情感倾向的权重分布,从而学习到能增强分类效果的词语,使用双向LSTM学习文本的语义信息。最终,通过并行融合的方式提升分类效果。通过在NLPCC 2014情感分析语料上进行测试,该模型的结果优于其他句子级情感分类模型。 相似文献
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