Preparation of a Novel Formaldehyde-Free Impregnated Decorative Paper Containing MnO<sub>2</sub> Nanoparticles for Highly Efficient Formaldehyde Removal
Notice bibliographique
Résumé
The loading of catalytic manganese dioxide (MnO 2 ) nanoparticles onto an impregnated decorative paper has been an effective method for the removal of indoor formaldehyde (HCHO) pollutants. However, its preparation can present numerous challenges, including instability in dipping emulsions and leaching. In this investigation, a novel and stable formaldehyde-free polyacrylate dipping emulsion containing MnO 2 particles was prepared and then back-coated on a decorative paper. To improve the dispersion and fixation, the MnO 2 was modified with silane. HCHO can undergo physical adsorption on the cellulosic fibers present in the paper, while it can also undergo chemical degradation into CO 2 within the MnO 2 groups. The silane not only enhanced the interfacial adhesion to a polyacrylate resin but also increased the interlayer distance, thereby creating a larger space for HCHO absorption. The impregnated decorative paper back-coated with 10 wt % of silane-modified MnO 2 exhibited a removal efficiency of approximately 90% for HCHO at 20 °C. The removal rate further improved to approximately 100% when the temperature was increased to 60 °C. Moreover, it is worth noting that the release of volatile organic compounds was exceptionally minimal. Additionally, the particleboard bonded with this impregnated decorative paper exhibited an extremely low emission of HCHO, with a value that approached 0 mg·L –1 . Furthermore, the bonding strength of the surface remained unaffected. Therefore, this study provides a simple and eco-friendly method for effectively removing HCHO, which can enhance indoor air quality.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».