An environmentally-friendly sandwich-like structured nanocoating system for wash durable, flame retardant, and hydrophobic cotton fabrics

材料科学 耐久性 阻燃剂 涂层 聚氨酯 聚磷酸铵 聚合物 聚乙烯亚胺 复合材料 固化(化学) 聚二甲基硅氧烷 化学工程 环境友好型 化学 工程类 生物 转染 基因 生物化学 生态学
作者
Dongqiao Zhang,Brandon L. Williams,Jingjing Liu,Zaili Hou,Andrew T. Smith,Sunghyun Nam,Zain Nasir,Harsh Patel,Anthony Partyka,Elaina M. Becher,Benjamin J. Lofink,Victor H. Santos,Xiaohong Peng,Luyi Sun
出处
期刊:Cellulose [Springer Science+Business Media]
卷期号:28 (16): 10277-10289 被引量:21
标识
DOI:10.1007/s10570-021-04177-y
摘要

Surface modification is a main approach for natural polymers to gain flame retardancy. Developing a green coating system to endow natural polymers with flame retardancy and wash-durability is extremely challenging. Herein, a sandwich-like structured nanocoating system with mutual restricted network through electrostatic interaction, hydrogen bonding, and chemical bonding were designed via multi-layered coating and UV curing. The coated natural cotton fabrics demonstrated exellent flame retardancy, wash durability, and hydrophobicity. The chemicals involved include montmorillonite (MMT), ammonium polyphosphate (APP), acrylated polyurethane (PU), branched polyethylenimine (bPEI), and polydimethylsiloxane (PDMS). The concentration of bPEI governed the wash durability of the coated fabrics, and those samples with a higher concentration of bPEI possessed better wash durability. Meanwhile, bPEI served as a flammable resource to deteriorate the flame retardant performance. The systematic evaluations of the coated fabrics after washing demonstrated that this coating system can maintain balanced wash durability and flame retardancy.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
jyt完成签到,获得积分10
刚刚
刚刚
魔真人完成签到,获得积分10
刚刚
ww完成签到 ,获得积分10
刚刚
qim发布了新的文献求助10
1秒前
琉璃苣发布了新的文献求助10
1秒前
3秒前
3秒前
深情安青应助小李采纳,获得10
4秒前
5秒前
王彦清发布了新的文献求助10
5秒前
小猪发布了新的文献求助10
5秒前
SallyneFit发布了新的文献求助10
5秒前
Orange应助魔幻绿蓉采纳,获得10
6秒前
6秒前
7秒前
7秒前
友好翠安完成签到,获得积分10
7秒前
mannich发布了新的文献求助10
8秒前
mannich发布了新的文献求助10
8秒前
mannich发布了新的文献求助10
8秒前
8秒前
危机的安容完成签到,获得积分10
8秒前
大个应助烂漫凡桃采纳,获得10
8秒前
jgg发布了新的文献求助20
8秒前
8秒前
梦露发布了新的文献求助10
9秒前
9秒前
冯冯关注了科研通微信公众号
10秒前
10秒前
mannich发布了新的文献求助10
10秒前
mannich发布了新的文献求助10
11秒前
11秒前
sin30cos60发布了新的文献求助10
12秒前
美好斓发布了新的文献求助10
12秒前
清脆的乌冬面完成签到,获得积分10
13秒前
情怀应助赵乂采纳,获得10
13秒前
852应助rio采纳,获得30
13秒前
molihuakai应助轩风采纳,获得10
13秒前
Yoki完成签到 ,获得积分10
14秒前
高分求助中
Markov Chain Monte Carlo 10000
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Common Foundations of American and East Asian Modernisation: From Alexander Hamilton to Junichero Koizumi 5000
How to Use Machine Learning in Chemistry: An Introduction 1000
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
Discerning Saints: Moralization of Intrinsic Motivation and Selective Prosociality at Work 500
Handbuch Trainingswissenschaft – Trainingslehre 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7582940
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9161740
关于积分的说明 19604510
捐赠科研通 7165027
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3266199
关于科研通互助平台的介绍 2431164
邀请新用户注册赠送积分活动 2257504