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置顶纳米膜复合面料和纳米纤维复合面料助力智能堆肥发酵技术系统
纳米膜智能堆肥发酵技术系统可根据项目县的总粪污量提供相应的解决方案，规划粪污处理中心，分散式布置，集中处理，进行共享利用，减少运输成本，解决环保臭味问题。 中文名：纳米膜智能堆肥技术特 点：防水、对周边环境影响小、无臭味溢出等技术特点纳米膜智能堆肥不需要建设厂房、搭棚，只需进行场地硬化，可兼容当前主流的槽式和条垛式堆肥已有基建，设备使用寿命长达8-10年；环保无臭。纳米膜是高分子选择性透气膜，具有防水、透湿、杀菌、除臭等功能，对周边环境影响小，无臭味溢出，不用搭载臭气收集及处理设备；...
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行业标准 | 吸湿排汗整理剂 吸湿速干性的测定
前言 本标准按照GB/T 1.1-2009《标准化工作导则第1部分：标准的结构和编写》给出的规则起草。 本标准由中国石油和化学工业联合会提出。 本标准由全国染料标准化技术委员会印染助剂分技术委员会（SAC/TC134/SC1）归口。 本标准起草单位：张家港市德宝化工、浙江理工大学、浙江传化股份。 本标准主要起草人：陈金辉、李永强、王宇飞、邵建中、吴玉春、赵梅、刘今强、赵婷。 纺织染整助剂 吸湿排汗整理剂吸湿速干性的测定 1范围 本标准规定了纺织染整助剂中涤纶吸湿排汗整理剂吸...
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“绿色纤维标志认证新闻发布会”
9月2日下午，由中国化学纤维工业协会主办的“绿色纤维标志认证新闻发布会”在北京召开。发布会向纺织化纤全行业发布了绿色纤维标志认证体系，分析了在纺织工业实现转型升级的关键时期发展“绿色纤维”的重要意义。现场还展示了首批获得“绿色纤维”认证的8家化纤企业的代表性产品。 何为“绿色纤维”？ “绿色纤维”是指原料来源于生物质和可循环再生原料，生产过程低碳环保，制成品弃后对环境无污染或可再...
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石墨烯市场前景巨大，有望催生万亿级新市场
被誉为“神奇材料”的石墨烯是从石墨中剥离出来、由碳原子组成的只有一层原子厚度的二维晶体。石墨烯在电、热、光、力等多维度具备其他材料均无法比拟的高性能。随着产业技术的不断突破及下游端各类应用的持续开发，石墨烯材料商业化应用进程也将持续提速。未来石墨烯市场前景巨大，有望催生万亿级新市场。 应用放量，带动下游市场 中国石墨烯产业联盟预计，目前全球石墨烯年产能达到百吨级，未来5～10年将达到千吨级。到2020年，全球石墨烯市场规模将超1000亿元，其中新能源行业的超级电容市场规模将...
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非织造吸声材料用途广泛
随着工业、农业、交通运输业等的迅速发展，噪声污染日益严重，不仅危害了人类的生理健康和心理健康，而且也加速了建筑物、机械设备等设施的老化速度。在倡导绿色、无污染、高品质生活的今天，新型高效吸声材料受到了人们的普通关注。 吸声材料对声音的过滤形式多是将声能转化为热能、振动能等其他形式，再将能量耗散。根据吸声机理，吸声材料主要分为多孔吸声材料和共振吸声材料，其中多孔吸声材料在高频及宽频方面具有较好的吸声效果，是目前应用为广泛的吸声材料。非织造纤维材料具有多孔、质轻、柔软、成本低等特点，是典型的多孔纤维质柔性材料...
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纺织服装类产品质量需要注意些什么问题？
纺织服装类产品质量需要注意些什么问题？ - 服装常见不合格项目分析 - 服装类产品常见不合格项目包括：纤维含量、色牢度、pH值、甲醛含量、可分解致癌芳香胺染料。 1、纤维含量 此项目是服装产品不合格发现率高的检测项目。 原因：是企业在购买原材料时对纤维含量的重视程度不够，或是有部分企业对标准不了解，导致纤维成分标注不正确。 建议：企业对标准GB/T 29862进行培训，加强企业中相关人员的专业性。 纺织纤维含量的标识应符合GB/T 29862的规定。如有下列款项之一存在，...
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“寨卡”有多可怕？怎么防“寨卡”？
非洲埃博拉疫情还没有完全结束，美洲又出现一种蚊媒病毒——寨卡病毒传播疾病的暴发流行。2015年5月以来，巴西发生了大规模寨卡病毒感染疫情。据世界卫生组织1月底统计，美洲、非洲等已有30多个国家和地区报告出现寨卡病毒传播，蔓延迅速。 什么是寨卡病毒（Zika Virus）？ 寨卡原本是非洲乌干达南部一...
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穿上衣服就不需要空调了？
据科技网站DigitalTrends报道，穿上衣服就不需要空调了？确实如此，不过用户需要穿由斯坦福大学研发的衣服。斯坦福大学一个研究团队已经开发出一种植物纤维纺织面料，报道称其“给身体降温的效率远高于目前市场上销售的其他纺织面料”。这一研究成果发表在《科学》杂志上，由崔毅(YiCui，音译)教授领衔的研究团队在论文摘要中称，对于生活在气候炎热地区，而又没有空调可用的人来说，这种新型纺织面料有助于保持身体凉爽。 崔毅说，“如果能给人体，而非人所处的环境降温，有助于节约能...
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人工智能服装设计产品
据外媒报道，近日谷歌宣布与德国电商Zalando进行合作，共同推出人工智能服装设计产品Project Muse。在向用户提出一些问题，收集偏好取向之后，Project Muse会为用户设计出符合他要求的服装。Project Muse提出的设计也是建立在谷歌庞大数据库的基础上的。 Project Muse的设计原理主要是需要用户先输入性别、心情、兴趣爱好、喜欢的艺术类型等信息，然后再往屏幕上的模特身上画一些简单的图案，接下来该人工智能系统就能生成一套时装类型。假如用户是一名女性，喜欢古典音乐、心情较为迷茫...
