纤维新材料的三大基础研究方向

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2017-12-09 环球过滤分离技术网

纤维材料是一类具有一定细度(直径＜100μm)和长径比(长度/直径＞500)，且具有一定柔韧性的材料。伴随着人类科技的进步，纤维材料经历了天然纤维、常规合成纤维、差别化纤维、功能化纤维等几个不同发展阶段。

2016年，我国化学纤维（化纤）的年产量达4944万吨，位居世界产量第一位，化纤材料已然成为了支撑我国战略性新兴产业的基础材料。目前受生产技术和市场容量等因素影响，我国化纤行业产量增量已进入了调整期，而此时美国、德国、英国等发达国家则分别推出了智能纺织、未来纺织等项目，争相布局先端纤维与纺织技术。在此当口，纤维新材料的基础研究应该从哪些方向发力？让我们从纤维功能化、纤维智能化及碳基材料纤维化等方面来作简要介绍。

通用纤维功能化

为了满足纤维功能化需求，通常会利用物理共混、化学共聚、复合纺丝或纤维织物表面工程化的方法在纤维中引入功能介质，赋予纤维预期的功能。针对通用纤维的功能化过程所存在的科学问题，当前主要集中研究大熔体直纺、多组分在线添加、纤维表面工程化等几个方向的新技术与新方法。

（1）聚合过程可设计。高效绿色催化剂、功能共聚单体的结构设计是聚合过程创新的关键。

（2）聚合物纤维加工流变学与聚集态演变机理。随着纤维科技发展，纤维的组分逐步由单一向复合、由简单向多重构筑发展。研究多元多组分聚合物在成形过程中的流变学、成形动力学，以及纤维沿纺程的聚集态演变是发展功能纤维的关键之一。

（3）聚合物纤维的表面工程化。纤维表面工程化是通过纤维表面活化和后整理在纤维表面构筑功能组分，从而实现纤维功能化的一种手段，可以直接获得高附加值的产品。该手段既要保证实现高效连续化纤维处理，又要通过纤维表面微纳结构的设计与构筑，阐述界面特性与机械锚合作用的内在关系，实现纤维的表面功能化。

功能纤维智能化

随着人类生活水平提升，人们对纤维的要求日益提高，不仅仅要求纤维具有舒适性、防护性，还期望纤维能够随着外界变化而做出响应，从而更进一步地促进人体处于最佳的状态。纤维新材料的智能化既要求纤维能够感知外界环境（机械、热、化学、光、湿度、电磁等）或内部状态所发生的变化，又需要纤维感受外界信号后能做出智能响应。因为，智能纤维已经从材料的被动适应转向了主动创新设计。按照纤维功能分类，智能纤维目前主要有电子信息纺织品、储能调温纤维、高分子水凝胶纤维、形状记忆纤维、变色纤维等等。

在电子信息纺织品中，纤维基电容器——如应变传感器，压力传感器，化学传感器以及湿度传感器等研究较为广泛，并在可穿戴感测和人体保护中有所应用。一方面，通过在纤维材料表面印刷导电材料（碳纳米管，碳黑以及石墨烯等）可使其具有感测能力，缺点是稳定性和耐久性不理想；另一方面，可将导电炭黑/热塑性弹性体印刷到织物表面实现应变感测。这些涂覆有导电碳黑、PDMS和硅油等复合材料涂层的针织物传感器还可用作压力传感器等。

储能调温纤维是一种热量管理智能纤维，能够有效调控人体与织物之间的微环境，而使人体获得较佳的舒适感。相变储能调温纤维一般的制备方法是将调温介质通过共混、微胶囊添加或化学手段加入到纤维。

碳基材料纤维化

随着可穿戴电子产品和智能服装的出现和快速发展，亟待开发能为之提供电能的轻薄、微型、柔性、长续航的储能器件。碳纳米管和石墨烯材料以其优异的力学性能、电学和化学性能受到了广泛关注。

（1）碳管纤维。碳纳米管纤维是单根碳纳米管丝束聚集成的宏观连续纤维，具有轻质高强、高导电、多功能的特点，在航空航天、国防军工、电子能源、民用等各方面有着巨大的应用潜力。碳纳米管纤维是发展新一代高性能和多功能纤维的理想材料，对21世纪高端科技发展有着重大的战略意义。碳纳米管纤维广泛应用的前提和关键是连续宏量制备，然而迄今为止仍然是个挑战。

（2）石墨烯改性纤维。石墨烯改性纤维是由石墨烯纳米片有序排列而成的新型一维材料，继承了石墨烯优异的力学、电学和电化学性能以及较高的比表面积，既可作为储能器件的电极材料，还能作为集流体负载大量的活性材料，因此非常适合用于组装线状柔性储能器件。而且它可由廉价的氧化石墨为原料通过易于工业化的湿法纺丝工艺制备，因此石墨烯改性纤维在器件性能和成本方面将比碳纳米管纤维更有竞争力。另外，随着下一代可穿戴便携设备的不断发展，以石墨烯改性纤维为主体的纤维状超级电容器由于具有质量轻、体积小、柔性佳、可穿戴性好等特点受到研究者的关注。

随着纤维科技的发展，纤维新材料实现了材料智能化、自动化与信息可视化的集成，纤维组分由简单向多重构筑发展，纤维功能由被动适应向主动创新设计发展。依托中国“大纤维”产业的发展，纤维新材料逐渐从有机高分子、无机碳材料，向多元复合材料发展，使其在纺织工业、能源交通、生物医疗、航天军事、建筑农业等领域中发挥重要作用。

注：本文摘选自《中国化学纤维》，作者：邱天、侯恺、相恒学、孙宾、周哲、朱美芳.