Development of self-healing polyurethane materials with enhanced mechanical properties and high recovery efficiency

封面

如何引用文章

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

Self-healing polyurethane block copolymers with a test content of the “hard” block of 60 wt.% based on chain extenders obtained by the reversible Diels-Alder reaction between furfuryl alcohol and bismaleimides containing fragments with different donor-acceptor properties have been synthesized and studied for the first time. The degree of influence of the obtained DA chain extenders and the selected mass content of the “hard” block on the structural features of the synthesized polymers have been studied using IR-spectroscopy. Temperature transitions and the cyclic nature of the direct and retro-Diels–Alder reactions have been determined using differential scanning calorimetry. The mechanical properties of the materials have been studied using dynamometric analysis of the original and restored samples of polyurethane block copolymers, and a quantitative assessment of the self-healing efficiency of Young’s modulus and tensile strength has been carried out. Visual assessment of the self-healing ability of the materials was carried out using scanning electron microscopy. It was demonstrated that the approach to the development of self-healing polyurethane materials proposed by the authors of the article made it possible to obtain materials with both excellent mechanical properties (Young’s modulus ~1124–1465 MPa, tensile strength ~33–38 MPa) and the efficiency of their recovery (ηE ~ 85–90% and ησ ~ 92–127%), which is significantly higher than similar values for most known self-healing polyurethanes. It was analyzed that the outstanding elastic-strength properties and the efficiency of recovery of the developed polyurethane materials are provided by the formation of a large number of intermolecular spatial physical crosslinks and increased availability of furan and maleimide groups for the process of thermally induced self-healing due to their concentration in one phase.

作者简介

Z. Lokiaeva

NTI Center “Digital Materials Science: New Materials and Substances” N.E. Bauman Moscow State Technical University; Semenov Federal Research Center for Chemical Physics, Russian Academy of Sciences

Email: lokyaevazal@gmail.com
Moscow, Russia; Moscow, Russia

D. Zakharova

NTI Center “Digital Materials Science: New Materials and Substances” N.E. Bauman Moscow State Technical University; Nesmeyanov Institute of Organoelement Compounds, Russian Academy of Sciences

Email: lokyaevazal@gmail.com
Moscow, Russia; Moscow, Russia

P. Ponomareva

NTI Center “Digital Materials Science: New Materials and Substances” N.E. Bauman Moscow State Technical University; Semenov Federal Research Center for Chemical Physics, Russian Academy of Sciences

Email: lokyaevazal@gmail.com
Moscow, Russia; Moscow, Russia

I. Tretyakov

NTI Center “Digital Materials Science: New Materials and Substances” N.E. Bauman Moscow State Technical University; Semenov Federal Research Center for Chemical Physics, Russian Academy of Sciences

Email: lokyaevazal@gmail.com
Moscow, Russia; Moscow, Russia

I. Storozhuk

NTI Center “Digital Materials Science: New Materials and Substances” N.E. Bauman Moscow State Technical University; Semenov Federal Research Center for Chemical Physics, Russian Academy of Sciences

编辑信件的主要联系方式.
Email: lokyaevazal@gmail.com
Moscow, Russia; Moscow, Russia

参考

  1. Петрова Т.В., Третьяков И.В., Солодилов В.И. // Хим. физика. 2023. Т. 42. № 1. C. 50. https://doi.org/10.31857/S0207401X23010089
  2. Кириллов В.Е., Юрков Г.Ю., Коробов М.С., Воронов А.С., Солодилов В.И. и др. // Хим. физика. 2023. Т. 42. № 11. C. 39. https://doi.org/10.31857/S0207401X23110043
  3. Вяткина М.А., Горбаткина Ю.А., Петрова Т.В., Солодилов В.И. // Хим. физика. 2023. Т. 42. № 11. C. 16. https://doi.org/10.31857/S0207401X23110110
  4. Воробьев А.О., Кульбакин Д.Е., Чистяков С.Г. и др. // Хим. физика. 2023. Т. 42. № 11. C. 9. https://doi.org/10.31857/S0207401X23110109
  5. An Z.W., Xue R., Ye K. et al. // Nanoscale. 2023. V. 15. № 16. P. 6505. https://doi.org/10.1039/D2NR07110J
  6. Zheng B., Liu T., Liu J. et al. // Composites, Part B. 2023.V. 257. P. 110697. https://doi.org/10.1016/j.compositesb.2023.110697
  7. Cheng B.X., Lu C.C., Li Q. et al. // J. Polym. Environ. 2022. V. 30. № 12. P. 5252. https://doi.org/10.1007/s10924-022-02586-z
  8. Chen L., Dai Z., Lou W. et al. // J. Appl. Polym. Sci. 2022. V. 139. № 30. Article 52694. https://doi.org/10.1002/app.52694
  9. Li P.X., Zhang Z.Y., Cui J.Y., et al. // Langmuir. 2024. V. 40. № 23. P. 12250. https://doi.org/10.1021/acs.langmuir.4c01363
  10. Platonova E.O., Ponomareva P.F., Tretyakov I.V. et al. // Polym. Sci. Ser. C. Sel. Top. 2024. V. 66. № 1. P. 160. https://doi.org/10.1134/S1811238224600228
  11. Li Z.F., Xu C.M., Yin S.M., Wen L.R. // Spectrosc. Spect. Anal. (China). 2002. V. 22. P. 774.
  12. Wolinska-Grabczyk A., Kaczmarczyk B., Jankowski A. // Pol. J. Chem. Technol. 2008. V.10. № 4. P. 53. https://doi.org/10.2478/v10026-008-0049-8
  13. Feng L., Yu Z., Bian Y., Lu J., Shi X., Chai C. // Polymer. 2017. V. 124. P.48. https://doi.org/10.1016/j.polymer.2017.07.049
  14. Xiao S., Hossain M.M., Liu P., Wang H., Hu F. et al. // Mater. Des. 2017. V. 132. P. 419. https://doi.org/10.1016/j.matdes.2017.07.016
  15. Functional Polymers / Eds. Abu Jafar M. et al. Cham, Switzerland: Springer Int. Publ., 2018. P. 225. https://doi.org/10.1007/978-3-319-92067-2
  16. Guazzini T., Bronco S., Carignani E. et al. // Eur. Polym. J. 2019. V. 114. P. 298. https://doi.org/10.1016/j.eurpolymj. 2019.02.023
  17. Krol P. // Prog. Mater. Sci. 2007. V. 52. № 6. P. 915. https://doi.org/10.1016/j.pmatsci.2006.11.001
  18. Zakharova D.V., Lok’yaeva Z.A., Pavlov A.A., Polezhaev A.V. // Key Eng. Mater. 2021. V. 899. P. 628. https://doi.org/10.4028/www.scientific.net/kem.899.628
  19. Platonova E.O., Ponomareva P.F., Lokiaeva Z.A. et al. // Polymers. 2022. V. 14. № 24. P. 5394. https://doi.org/10.3390/polym14245394
  20. Yan Q., Zhou M., Fu H. // J. Mater. Chem. C. 2020. V. 8. № 23. P. 7772. https://doi.org/10.1039/C9TC06765E
  21. Zhou X., Wang H., Li S. et al. // Eur. Polym. J. 2021. V. 159. P. 110769. https://doi.org/10.1016/j.eurpolymj.2021.110769
  22. Syed E.A. Master Thesis. Loughborough, UK: Loughborough University, 2021. V. 1. https://doi.org/10.26174/thesis.lboro.15035103
  23. Zhang C. et al. // J. Mol. Model. 2010. V. 16. P. 1391. https://doi.org/10.1007/s00894-010-0645-4
  24. Luo W. et al. // Macromolecules. 1997. V. 30. № 15. P. 4405. https://doi.org/10.1021/ma951386e
  25. Platonova E. et al. // Polymers. 2021. V. 13. № 12. Article 1935. https://doi.org/10.2478/v10026-008-0049-8
  26. Bednarczyk P. et.al. // J. Appl. Polym. Sci. 2023. V. 140. № 32. Article 54266. https://doi.org/10.1002/app.54266
  27. Lokiaeva Z.A., Soboleva J.A., Zakharova D.V., Storozhuk I.P. // E3S Web Conferences. 2023. V. 413. Article 02036. https://doi.org/10.1051/e3sconf/202341302036
  28. Venkatesh D., Jaisankar V. // Mater. Today: Proc. 2019. V. 14. Part 2. P. 482. https://doi.org/10.1016/j.matpr.2019.04.171
  29. Petrova T.V., Tretyakov I.V., Kireynov A.V. et al. // Appl. Sci. 2023. V. 13. Article 6557. https://doi.org/10.3390/app13116557
  30. Behera P., Raut S., Mondal P. et al. // ACS Appl. Polym. Mater. 2021. V. 3. № 2. P. 847. https://doi.org/10.1021/acsapm.0c01179
  31. Jiang H., Yan T., Cheng M. et al. // Mater. Horiz. 2025. V. 12. № 2. P.599. https://doi.org/10.1039/D4MH01129E

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载

版权所有 © Russian Academy of Sciences, 2025

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».