拦截病毒用纳米蛛网过滤膜的可控制备及成型机理研究

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AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    51173022
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    60.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    E0301.高分子材料制备
  • 结题年份:
    2015
  • 批准年份:
    2011
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2012-01-01 至2015-12-31

项目摘要

开发可有效拦截尺寸在60-120nm流感病毒的口罩用过滤材料是当前卫生防护领域迫切需要解决的关键问题。申请者现制备出一种以静电纺纤维为支架的、具有类似于蜘蛛网结构的新型二维网状过滤材料(纳米蛛网),网中纤维的平均直径小于20nm,比普通静电纺纤维低一个数量级。纳米蛛网是由聚合物溶液泰勒锥喷出射流时伴生的微小带电液滴在电场飞行中受力形变和相分离形成的,这一新颖的纳米蛛网构筑过程被称为"静电喷网"。本项目主要研究纳米蛛网的形态生成与演变过程,揭示原液特性与加工参数对纳米蛛网形成的影响规律,建立静电喷网过程多相流数理模型,完善蛛网介观形态结构调控的科学方法;明确纳米蛛网过滤膜具有低阻力压降、高过滤效率所需要的本体条件,探索其在流感病毒防护口罩中的特效应用,实现纳米蛛网过滤膜对病毒的过滤效率达到99.99%以上的目标,以满足卫生防护领域的迫切需求。

结项摘要

本课题“拦截病毒用纳米蛛网过滤膜的可控制备及成型机理研究”旨在考察纺丝原液性质及加工参数对二维纳米蛛网形态及结构的影响,揭示纳米蛛网的成形机理,实现二维纳米蛛网材料的可控制备及其在高效空气过滤领域的应用。从2012年初开始到2015年末这四年的时间里,开展了大量的实验研究工作:首先,我们研究了聚合物浓度、溶剂种类及性质、表面张力、电导率、电压、环境温湿度对纳米蛛网成型过程的影响,实现了纳米蛛网形态结构的精确调控,掌握了纳米蛛网可控制备的科学方法,制备了9种聚合物纳米蛛网材料;借助Rayleigh稳定极限模型与Boltzmann流体力学模拟方法深入分析了静电喷网过程,研究了泰勒锥在外加电场中的亚稳状态以及微小带电液滴在高速飞行中的形变规律,提出了两种基于不同荷电流体形态的喷射模式,确立了微小带电液滴产生的临界阈值,掌握了提高微小带电液滴产生概率的关键规律,同时提出了非稳区旋节线相分离成网理论,构建了微小液滴热致相分离理论相图,并通过蛛网成型实验对该理论予以了验证;通过将静电喷网、多射流喷射、逐层沉积等技术相结合,制备了以纳米蛛网膜为核心滤材的聚酰胺66、聚酰胺6-聚丙烯腈、聚酰胺6/聚丙烯腈/聚酰胺6复合纳米蛛网过滤膜材料,探究了纳米蛛网覆盖率、支架纤维形态、孔径、孔隙率及纤维膜厚度、克重、风速对复合膜过滤性能的影响。经过四年的研究,我们顺利完成了任务书中规定的任务,制备的纳米蛛网/无纺布复合过滤膜材料实现了对平均粒径为300nm的微细颗粒物(病毒模拟物)过滤效率达99.999%,阻力压降仅120Pa的目标。项目执行期间共培养博士4名,硕士6名,其中3名博士、4名硕士已经毕业。发表学术论文52篇,申请发明专利19项,授权专利6项。本课题的完成对探究二维纳米蛛网的成型机理,实现其可控制备及在病毒过滤用口罩滤材中的应用具有重要意义。

项目成果

期刊论文数量(61)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(9)
Highly sensitive humidity sensors based on electro-spinning/netting a polyamide 6 nano-fiber/net modified by polyethyleneimine
基于静电纺丝/结网聚乙烯亚胺改性聚酰胺6纳米纤维/网的高灵敏湿度传感器
  • DOI:
    10.1039/c1jm13037d
  • 发表时间:
    2011-01-01
  • 期刊:
    JOURNAL OF MATERIALS CHEMISTRY
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Wang, Xianfeng;Ding, Bin;Wang, Moran
  • 通讯作者:
    Wang, Moran
Sandwich structured polyamide-6/polyacrylonitrile nanonets/bead-on-string composite membrane for effective air filtration
三明治结构聚酰胺-6/聚丙烯腈纳米网/串珠复合膜可有效过滤空气
  • DOI:
    10.1016/j.seppur.2015.08.005
  • 发表时间:
    2015-09-25
  • 期刊:
    SEPARATION AND PURIFICATION TECHNOLOGY
  • 影响因子:
    8.6
  • 作者:
    Yang, Yinjing;Zhang, Shichao;Ding, Bin
  • 通讯作者:
    Ding, Bin
Solid-phase pink-to-purple chromatic strips utilizing gold probes and nanofibrous membranes combined system for lead (II) assaying
利用金探针和纳米纤维膜组合系统进行铅 (II) 测定的固相粉红色至紫色色带
  • DOI:
    10.1016/j.snb.2014.08.048
  • 发表时间:
    2014-12-01
  • 期刊:
    SENSORS AND ACTUATORS B-CHEMICAL
  • 影响因子:
    8.4
  • 作者:
    Li, Yan;Ding, Bin;Yu, Jianyong
  • 通讯作者:
    Yu, Jianyong
Multilevel structured polyacrylonitrile/silica nanofibrous membranes for high-performance air filtration
用于高性能空气过滤的多层结构聚丙烯腈/二氧化硅纳米纤维膜
  • DOI:
    10.1016/j.seppur.2014.02.017
  • 发表时间:
    2014-04-15
  • 期刊:
    SEPARATION AND PURIFICATION TECHNOLOGY
  • 影响因子:
    8.6
  • 作者:
    Wang, Na;Si, Yinsong;Ding, Bin
  • 通讯作者:
    Ding, Bin
Model derivation and validation for 2D polymeric nanonets: Origin, evolution, and regulation
二维聚合物纳米网的模型推导和验证:起源、演化和调控
  • DOI:
    10.1016/j.polymer.2015.08.002
  • 发表时间:
    2015-09
  • 期刊:
    Polymer
  • 影响因子:
    4.6
  • 作者:
    Shichao Zhang;Kun Chen;Jianyong Yu;丁彬
  • 通讯作者:
    丁彬

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其他文献

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  • 作者:
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  • 通讯作者:
    丁彬

其他文献

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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