A Highly Conductive Cationic Wood Membrane

材料科学 纤维素 纳米纤维 阳离子聚合 极限抗拉强度 化学工程 木质素 纳米尺度 纳米技术 复合材料 高分子化学 有机化学 化学 生物化学 工程类
作者
Gegu Chen,Tian Li,Chaoji Chen,Chengwei Wang,Yang Liu,Weiqing Kong,Dapeng Liu,Bo Jiang,Shuaiming He,Yudi Kuang,Liangbing Hu
出处
期刊:Advanced Functional Materials [Wiley]
卷期号:29 (44) 被引量:142
标识
DOI:10.1002/adfm.201902772
摘要

Abstract Here, a highly conductive cationic membrane is developed directly from natural wood via a two‐step process, involving etherification and densification. Etherification bonds the cationic functional group ((CH 3 ) 3 N + Cl − ) to the cellulose backbone, converting negatively charged (ξ‐potential of −27.9 mV) wood into positively charged wood (+37.7 mV). Densification eliminates the large pores of the natural wood, leading to a highly laminated structure with the oriented cellulose nanofiber and a high mechanical tensile strength of ≈350 MPa under dry conditions (20 times higher than the untreated counterpart) and ≈98 MPa under wet conditions (×5.5 increase compared to the untreated counterpart). The nanoscale gaps between the cellulose nanofibers act as narrow nanochannels with diameters smaller than the Debye length, which facilitates rapid ion transport that is 25 times higher than the ion conductance of the natural wood at a low KCl concentration of 10 × 10 −3 m . The demonstrated cationic wood membrane exhibits enhanced mechanical strength and excellent nanofluidic ion‐transport properties, representing a promising direction for developing high‐performance nanofluidic material from renewable, and abundant nature‐based materials.
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
Owen应助labill采纳,获得10
1秒前
成就乘云发布了新的文献求助10
1秒前
午餐肉发布了新的文献求助10
2秒前
2秒前
3秒前
feng完成签到,获得积分20
3秒前
D057完成签到,获得积分10
4秒前
5秒前
大块发布了新的文献求助200
5秒前
yang完成签到,获得积分10
6秒前
开心的若烟完成签到,获得积分10
6秒前
小姜发布了新的文献求助10
7秒前
7秒前
8秒前
dejavu完成签到,获得积分10
8秒前
8秒前
飞快的孱发布了新的文献求助10
8秒前
乐乐应助不回首采纳,获得10
9秒前
田様应助不回首采纳,获得10
9秒前
CipherSage应助不回首采纳,获得10
9秒前
华仔应助不回首采纳,获得10
9秒前
隐形曼青应助不回首采纳,获得10
9秒前
feng发布了新的文献求助10
9秒前
10秒前
科研通AI6.3应助sss采纳,获得10
11秒前
华仔应助杭世立采纳,获得10
11秒前
科研通AI6.4应助HHZ采纳,获得10
12秒前
12秒前
12秒前
13秒前
乐观君浩关注了科研通微信公众号
13秒前
14秒前
情怀应助贾玉鹏采纳,获得10
14秒前
ltz发布了新的文献求助10
14秒前
香蕉觅云应助云野采纳,获得10
16秒前
16秒前
16秒前
Zoe013完成签到,获得积分10
17秒前
Darius发布了新的文献求助10
17秒前
熙辞辞发布了新的文献求助30
17秒前
高分求助中
(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
PowerCascade: A Synthetic Dataset for Cascading Failure Analysis in Power Systems 2000
The Composition and Relative Chronology of Dynasties 16 and 17 in Egypt 1500
Picture this! Including first nations fiction picture books in school library collections 1500
Signals, Systems, and Signal Processing 610
Unlocking Chemical Thinking: Reimagining Chemistry Teaching and Learning 555
Scientific Writing and Communication: Papers, Proposals, and Presentations 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 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6370497
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8184409
关于积分的说明 17267200
捐赠科研通 5425078
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2870087
邀请新用户注册赠送积分活动 1847133
关于科研通互助平台的介绍 1693839