БЕЗКОШТОВНА ДОСТАВКА ПРИ ЗАМОВЛЕННІ ВІД $100+

Дослідники розробили самовиліковую поліестерну тканину для сталого одягу та промислового використання

Дослідники розробили самовиліковую поліестерну тканину для сталого одягу та промисловості

Кембридж, Велика Британія - Березень 2025: Група дослідників з Університету Кембриджа розробила самовилікову поліестерну тканину, яка може автоматично відновлювати невеликі рвання та пошкодження, продовжуючи термін служби текстильних виробів та зменшуючи відходи. Інновація базується на інтеграції динамічних ковалентних полімерів у поліестерні волокна, що дозволяє обмінюватися зв'язками за м'яких умов.

Традиційні синтетичні тканини схильні до пошкоджень, що призводить до преждеврісного викидання та сприяє глобальній кризі текстильних відходів. Самовилікова поліестерна тканина вирішує цю проблему шляхом включення власного агента для зцілення в структуру волокон. Коли тканина пошкоджена, динамічні ковалентні зв'язки в полімерній матриці розриваються та знову формуються при невеликій теплоті (40-60°C) або тиску, відновлюючи пошкодження протягом 10-15 хвилин. Процес зцілення може бути повторений кілька разів без значної втрати характеристик тканини.


Дослідники розробили самовилікову поліестерну тканину для сталого одягу та промисловості
Тестування показують, що самовиліковуючийся тканина зберігає 90% своєї первісної міцності на розтяжку після трьох циклів вилікування. Вона також підтримує відмінну забарвлюваність і дихалість, що робить її придатною для використання в одягу. У промислових умовах тканина може бути використана в захисній одежі, конвейерних ланцюгах та інших застосуваннях, де критичною є міцність. Процес виробництва сумісний з існуючими лініями виробництва поліестру, що дозволяє масштабне виробництво за конкурентоспроможною ціною.
Дослідницька група в настоящий час співпрацює з виробниками текстилю для пілотування технології в споживчому одязі та промисловій продукції. Самовиліковий поліестровий тканина очікується, що відіграє значну роль у сприянні практикам циркулярної економіки в текстильній промисловості, зменшуючи потребу в замінних продуктах та мінімізуючи відходи.


AI-асистент Jingyou