全硫化粉末丁腈橡胶改性硬质聚氯乙烯研究

研究了纳米级全硫化粉末丁腈橡胶（VP-401）对硬质聚氯乙烯（PVC-U）增韧改性材料的力学性能、流变性能及形态结构的影响。研究发现：与普通粉末橡胶P83增韧相比，采用少量的超细全硫化粉末橡胶即可在保持较高的强度和耐热温度的基础上大幅度提高硬质PVC材料的冲击韧性。     

聚酰亚胺渗透汽化膜改性研究进展

详细综述了用于渗透汽化分离的聚酰亚胺膜的改性研究进展,重点评述了共聚（改变主链结构、侧基结构和引入特殊功能性单体）、填充（无机物填充和有机物填充）、交联、共混以及表面改性5种改性方法,包括其反应原理、设计思路以及对聚酰亚胺膜分子结构和分离性能的影响等。同时通过比较不同改性方法的研究结果,分析了几种改性方法在渗透汽化膜分离方面的优点和不足。在此基础上,对聚酰亚胺渗透汽化膜的改性方法发展方向和研究前景进行了总结。     

聚丙烯应力发白影响因素研究进展

综述了近年来国内外聚丙烯应力发白的研究进展,分别从复合材料各组分和测试条件等方面概述了应力发白的影响因素,并对改善聚丙烯材料应力发自进行了展望。     

聚丙烯树脂中挥发性有机物控制技术的研究进展

概述了聚丙烯(PP)树脂中挥发性有机物(VOC)的主要组成和产生来源。重点探讨了PP聚合残留物和PP树脂降解对PP树脂中VOC含量的影响。综述了控制PP树脂中VOC含量的研究进展,分别从聚合工艺和助剂优化、吸附法、聚合物脱挥法等方面阐述了降低PP树脂中VOC含量的技术。通过在各个阶段协同控制PP树脂中的VOC含量将成为今后重要的研究方向之一。     

聚丙烯/多面体低聚硅倍半氧烷纳米复合材料在不同气氛下的热降解机理

采用熔融共混的方法制备了聚丙烯(PP)/多面体低聚硅倍半氧烷(POSS)纳米复合材料,利用TG,FTIR和DSC方法分析了该复合材料在不同气氛下的热降解行为,并探讨了热降解行为差异的机理。实验结果表明,PP/POSS纳米复合材料在N_2下的热降解温度高于在空气下的热降解温度。在N_2气氛下,随POSS添加量的增多,复合材料的热稳定性劣化越严重,POSS在复合材料熔体中发生升华是导致复合材料热稳定性降低的原因。在空气气氛下,随POSS含量的增大,复合材料的热氧稳定性逐渐提高,当POSS添加量为10%(w)时,热降解终止温度可提高近60℃。在空气气氛下,POSS有机取代基团的氧化分解及产物CO_2和H_2O的稀释空气作用可减缓复合材料的分解速度;热氧化降解形成的SiO_2可形成保护层阻隔空气与复合材料反应。两者协同作用提高了复合材料在空气气氛下的热氧稳定性。     

PET树脂发泡技术研究进展

综述了国内外聚对苯二甲酸乙二醇酯(PET)发泡技术的研究进展,并展望了PET发泡技术的应用前景.     

具有区块链结构的数据库

区块链是一种链式存储数据结构,它的特点是对于数据修改有固有抵抗力,但在检索方面有着较大的弊端。传统SQL数据库中由于开放数据访问和复杂的网络安全破坏机制所提供的易变环境,数据极易被篡改且无法被直接检测到。本文通过借鉴区块链技术思想,设计10区块链结构数据表为传统关系型数据库赋予区块链的防篡改、防伪特性,在保证数据可信的同时拥有较高的检索速度。     

HTPB基聚氨酯膜的制备及渗透汽化脱酚性能研究

采用端羟基聚丁二烯(HTPB)、端羟基聚丁二烯–苯乙烯共聚物(HTBS)和端羟基聚丁二烯–丙烯腈共聚物(HTBN)三种软段制备了聚氨酯(PUR)膜,利用红外光谱仪、差示扫描量热分析仪、热重分析仪表征了膜的结构和热性能;并以苯酚水溶液为目标体系,考察了三种膜的溶胀性以及渗透汽化分离性能。结果表明,HTPB–PUR膜具有最大的微相分离程度和耐热性;软段中的氰基会增大膜的溶胀度;HTBS–PUR膜具有最高的渗透性,而HTPB–PUR膜选择性最好;三种膜的总渗透通量、分离因子和渗透汽化分离指数均随进料温度升高而增加。     

浓乳液聚合制备优先脱醇渗透蒸发分离膜

提出了一种以浓乳液聚合直接浇注制备新型有机硅类渗透蒸发分离膜的新方法。考察了乙醇浓度、分离时间与渗透蒸发分离性能之间的关系,表征了有机硅浓乳液聚合过程中的乳胶粒子形态与成膜后粒子堆砌的微观结构。结果表明,利用膜中乳胶粒子间微通道的极性效应可以有效地分离醇/水混合物中的醇,且优先脱醇效果明显,分离性能良好。在乙醇/水混合物的渗透蒸发膜分离实验中,其渗透通量为4.7～165g·m-2·h-1,分离因子为1.0～11.3,分离选择性最好时的料液中乙醇的质量分数为33.41%。     

基于电子鼻技术的聚丙烯气味识别研究

首先优化了电子鼻检测参数,然后利用电子鼻技术研究了不同聚丙烯(PP)树脂气味差异以及主成分分析(PCA)模型对PP树脂样品的识别。结果表明,电子鼻检测优化参数设定为顶空温度120℃,顶空时间30 min;通过提取PP树脂特征气味建立的PCA模型可准确区分不同PP树脂样品气味响应强度的差异,并可快速有效识别PP树脂样品的气味大小。