Dynamic Covalent Polymer–Nanoparticle Networks as High-Performance Green Lubricants: Synergetic Effect in Load-Bearing Capacity

纳米颗粒 润滑油 共价键 聚合物 润滑 摩擦学 材料科学 基础油 化学工程 干润滑剂 复合材料 纳米技术 化学 有机化学 工程类 扫描电子显微镜
作者
Hua Xue,Changhao Wang,Fengchun Liang,Jiapeng He,Qun He,Meirong Cai,Qiang Tian,Guanjun Chang,Qing Huang,Muhammad Siddiq,Feng Zhou,Weifeng Bu
出处
期刊:Macromolecules [American Chemical Society]
卷期号:57 (17): 8383-8391 被引量:17
标识
DOI:10.1021/acs.macromol.4c01397
摘要

Although conventional lubricant additives containing sulfur and phosphorus elements have been widely utilized to lower friction and wear, harmful emissions caused by the lubrication processes have resulted in serious environmental concerns. In this work, a series of polymer–nanoparticle networks have been in situ constructed in base oil by coupling phenylboronic ester-containing telechelic polymers and silica or titania nanoparticles via dynamic B–O covalent bonds. These sulfur- and phosphorus-free composites appear as the form of oleogels, wherein the nanoparticles show long-time dispersible stability. Ball-on-disc reciprocating sliding tribological tests display that the dynamic covalent networks give rise to remarkable reductions of the base oil in coefficient of friction (up to 52%) and wear volume (up to 93%). Moreover, high bearing loads of the polymer–nanoparticle composites are readily realized at 1100 N, which is higher than those of the telechelic polymers (900 N) or nanoparticles (600 N) alone. Such positive cooperativity in load-bearing capacity originates from nanometric thick tribofilms containing both B2O3 and β-SiC or TiC formed at the rubbing interfaces. The present concept of combining nanoparticles with dynamic covalent chemistry provides a promising approach to create high-performance green lubricants.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

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
幸福妙柏发布了新的文献求助20
刚刚
彩色迎丝完成签到,获得积分10
刚刚
吃饱了就晒太阳完成签到,获得积分10
刚刚
一一2完成签到,获得积分10
1秒前
gwfew完成签到,获得积分10
1秒前
幸福的尔阳完成签到,获得积分20
1秒前
欧阳孤云完成签到,获得积分10
1秒前
清脆的秋柔完成签到 ,获得积分10
1秒前
仁爱帆布鞋完成签到,获得积分10
2秒前
酷波er应助听风采纳,获得10
2秒前
2秒前
2秒前
烙饼关注了科研通微信公众号
3秒前
科研通AI6.3应助77采纳,获得10
3秒前
赘婿应助77采纳,获得10
3秒前
赵yy完成签到,获得积分0
3秒前
天天快乐应助77采纳,获得10
3秒前
4秒前
你不懂完成签到,获得积分10
4秒前
4秒前
111完成签到,获得积分10
4秒前
和谐雪曼完成签到,获得积分10
4秒前
虞访云完成签到,获得积分10
4秒前
yangyangyang完成签到,获得积分0
4秒前
之后再说咯完成签到,获得积分10
5秒前
料尾完成签到,获得积分10
5秒前
勾勾1991完成签到,获得积分10
5秒前
asang完成签到,获得积分10
5秒前
molihuakai应助阿昊采纳,获得10
5秒前
chenxiang发布了新的文献求助10
6秒前
6秒前
细腻的歌曲完成签到,获得积分10
7秒前
认真的小刺猬完成签到,获得积分10
7秒前
脑洞疼应助klicking采纳,获得10
7秒前
姜蜉蝣完成签到,获得积分10
7秒前
111发布了新的文献求助10
7秒前
霸气雯完成签到,获得积分10
7秒前
yxy完成签到,获得积分10
7秒前
埋骨何须桑梓地完成签到,获得积分10
8秒前
曾经的问夏完成签到 ,获得积分10
8秒前
高分求助中
Principles of Economics, 11th Edition 10000
University Physics with Modern Physics, 16th edition 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
Molecular Mechanisms of Photosynthesis, 4th Edition 1000
Organic Reactions, Volume 116 1000
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition 510
Social Skills Improvement System-Rating Scales--Chinese Version 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 7253146
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8875268
关于积分的说明 18735959
捐赠科研通 6933704
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3199860
关于科研通互助平台的介绍 2374614
邀请新用户注册赠送积分活动 2174531