《Materials Today Communications》：A critical review of degradation mechanisms in polymers and composite materials and diagnostic approaches
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该综述将降解机制（degradation mechanisms）与最合适的诊断技术（diagnostic techniques）相联系；将降解机制与国际测试标准（international testing standards）整合；为聚合物（polymers）
该综述将降解机制（degradation mechanisms）与最合适的诊断技术（diagnostic techniques）相联系；将降解机制与国际测试标准（international testing standards）整合；为聚合物（polymers）和复合材料（composite materials）提供统一框架；识别面向预测性耐久性评估（predictive durability assessment）的研究空白；强调智能结构健康监测（intelligent structural health monitoring）的新兴趋势。
研究背景与问题：聚合物（polymers）和复合材料（composite materials）因具有优异的强度重量比、耐久性、耐腐蚀性和设计灵活性，已成为现代工业的主要材料，广泛应用于管道系统、密封部件、防护涂层以及石油天然气、航空航天、土木基础设施和生物医学工程中的承载结构。2022年全球聚合物产量超过4亿吨，其中相当比例用于设计寿命超过50年的基础设施系统。因此，即使部分或渐进性降解也会带来显著经济、安全和环境后果，尤其是在检查受限且更换成本高的系统中。研究人员指出，理解这些材料的降解行为对于优化长期性能、防止过早失效、制定缓解策略和建立诊断评估框架至关重要。现有问题在于，聚合物和复合材料的降解可能源于化学、物理、机械、生物或多因素过程，并常受紫外（ultraviolet, UV）辐射、湿气、热循环以及化学或生物试剂影响；这些机制往往协同作用而非孤立发生，因此早期检测和连续监测十分关键。该综述旨在识别和表征控制材料稳定性与性能的降解机制，系统调查诊断技术及其在不同材料类型和环境条件下的适用性，并识别更稳健、高效的评价与预防策略。研究人员采用基于问题树的方法框架，对工业、农业和家庭服务环境中的物理化学、生物和机械降解机制进行系统映射。
研究人员开展的研究及结论与意义：研究人员开展了结构化叙述性批判综述，并辅以文献计量分析（bibliometric analysis），系统梳理非金属材料尤其是聚合物和纤维增强复合材料的降解机制与诊断技术。检索数据库为Scopus和Web of Science，时间范围为2020年1月至2025年1月，初始检索得到1751篇科学文章，经筛选后纳入95篇。通过VOSviewer 1.6.20进行文献计量网络分析，得到173个相互连接术语并归入16个聚类。按材料类型分类显示，聚乙烯（polyethylene, PE）研究最多，为33篇（34.7%）；玻璃纤维增强聚合物（Glass Fiber–Reinforced Polymers, GFRP）18篇（18.9%）；聚氯乙烯（polyvinyl chloride, PVC）13篇（13.7%）；碳纤维增强聚合物（Carbon Fiber–Reinforced Polymers, CFRP）9篇（9.5%）。按材料形式，管道是研究最多的构型。结论表明，聚合物和复合材料降解具有多机制特征，化学、物理、机械和生物机制可独立发生，但在实际服役条件下更常协同作用；单一机制模型难以预测协同降解，尤其是UV诱导氧化、湿气侵入和机械应力组合会显著加速降解。诊断技术中，傅里叶变换红外光谱（Fourier Transform Infrared Spectroscopy, FTIR）和扫描电子显微镜（Scanning Electron Microscopy, SEM）研究集中，适合实验室老化后表征，但在役实时监测能力有限；声发射（Acoustic Emission, AE）、导波检测和光纤布拉格光栅（Fiber Bragg Grating, FBG）等无损技术潜力较大，却仍未充分利用。该研究的重要意义在于为聚合物和复合材料的安全、耐久和可持续应用提供统一评价框架，并指出多因素降解模型、机器学习（machine learning）与传感器数据整合、数字孪生（digital twin）等未来方向。
关键技术方法：研究人员采用结构化叙述性批判综述结合文献计量分析。样本来源为Scopus和Web of Science数据库，检索期2020年1月至2025年1月。检索式围绕管道、包装、膜、片材等形态，以及塑料、聚合物、弹性体、PE、PVC、复合材料、热塑性、热固性等材料，并结合降解、生物降解、光降解、氧化、损伤、侵蚀、老化、失效和腐蚀等术语。排除医学、护理、健康职业、艺术与人文、经济、牙科、神经科学、免疫学与微生物学、药理学与毒理学等领域；仅纳入英文开放获取同行评审文献。初始1751篇，最终筛选95篇。使用VOSviewer 1.6.20对标题和摘要进行文本挖掘，构建173个术语、16个聚类的网络，并按材料类型和材料形式分类。未涉及试剂、培养或质粒构建步骤。
研究结果：
1 引言：通过综述指出，聚合物和复合材料在关键基础设施和工业系统中广泛应用，其降解受多环境变量控制，需要早期检测和连续监测；研究目标为识别降解机制、调查诊断技术并提出评价与预防策略。
2 聚合物：通过分类综述表明，聚合物分为天然和合成两类，按热行为可分为热塑性（thermoplastics）、热固性（thermosets）和弹性体（elastomers）；聚酰胺（polyamides, PA）易水解，聚氨酯（polyurethanes, PU）性能取决于交联和软硬段。
3 复合材料：通过综述GFRP、CFRP和玄武岩纤维增强聚合物（Basalt Fiber–Reinforced Polymers, BFRP）指出，复合材料由基体和增强相组成，具有高比强度、耐久性和耐腐蚀性；但BFRP在湿热、碱性和UV联合暴露下的长期降解仍缺乏系统表征。
4 文献计量分析方法：通过Scopus和Web of Science检索及VOSviewer分析得出，研究集中于高产量和广泛工业应用材料，管道为最主要研究形式，PE、GFRP和PVC占主导。
5 降解机制：通过文献归纳得出，化学降解包括氧化和热氧化、光降解、水解和化学侵蚀；物理降解包括蠕变、磨损、辐射损伤和分层；机械降解包括疲劳、冲击损伤以及脆性和韧性断裂；生物降解包括酶机制、生物膜形成和微生物定植；多因素协同降解不能被单因素实验可靠预测。
6 影响降解的因素：通过综述指出，分子结构、分子量、结晶度、官能团、添加剂种类与分布、增强相和纤维-基体界面、制造缺陷和预处理均影响降解；增塑剂迁移、抗氧剂和UV稳定剂耗竭会加速老化。
7 诊断和分析技术：通过分类综述表明，诊断技术可分为破坏性和非破坏性、实验室和现场可部署方法；FTIR、拉曼光谱、凝胶渗透色谱、质谱、热分析、SEM、原子力显微镜、X射线计算机断层扫描、力学测试、AE、FBG、导波检测、有限元分析（Finite Element Analysis, FEA）、分子动力学（Molecular Dynamics, MD）和机器学习等均可用于降解评价，但互补方法组合比单一技术更可靠。
8 聚合物和复合材料中降解识别与预测的概念方法：通过提出概念路线图指出，降解评价应整合材料表征、降解识别、诊断以及预测和建模，且该过程为迭代而非严格线性。
9 降解对回收和循环经济策略的影响：通过综述指出，热氧化、光氧化、水解和断链会降低热塑性塑料回收质量，过度交联会增加脆性并妨碍再熔融；纤维增强复合材料因异质性，回收更复杂，降解会削弱界面并降低回收纤维质量。
10 挑战和未来展望：通过讨论指出，主要挑战包括降解机制随环境和材料组成变化、寿命预测困难、诊断设备成本高和标准不足、多因素降解研究不足、自诊断和自修复材料、微塑料生成以及数字孪生框架发展。
11 结论：通过系统总结95篇文献得出，降解本质上是多机制过程，诊断技术应互补使用，未来需发展多因素模型、机器学习预测和数字孪生，并加强对BFRP、生物聚合物和混合复合材料的研究。
讨论部分总结：研究人员强调，当前研究多集中于单一机制和受控环境，而真实服役中物理、化学、机械和生物过程常同时发生，导致损伤演化和寿命预测复杂化。未来需要长期组合暴露实验、动力学模型、人工智能和机器学习、无损监测、自修复材料、嵌入式传感器以及数字孪生，以支持基于状态的维护和循环经济。研究还指出，降解与微塑料生成之间存在联系，环境命运应纳入工程降解研究。
研究结论翻译：本综述基于2020年至2025年Scopus和Web of Science中95篇同行评审文献，系统考察了聚合物和纤维增强复合材料的主要降解机制和诊断技术，并直接回应引言中提出的三个目标。关于第一个目标，即识别控制这些材料稳定性和性能的机制，综述确认聚合物和复合材料体系中的降解本质上是多机制过程。化学机制（氧化、光降解、水解和化学侵蚀）、物理机制（蠕变、磨损、辐射损伤和分层）、机械机制（疲劳、冲击损伤和断裂）以及生物机制（酶水解、生物膜形成和微生物定植）均可独立作用，但在真实服役条件下更常协同作用。机制之间的协同互作，尤其是UV诱导氧化、湿气侵入和机械应力的组合，会使降解远超单一机制模型的预测，这构成该领域的关键知识空白。关于第二个目标，即调查诊断技术及其适用性，综述文献显示研究强烈集中于FTIR光谱和SEM，二者合计占所有材料类型表征工作的大部分。这些技术适合实验室中老化后表征，但在实时或在役监测方面能力有限。包括声发射、导波检测和光纤布拉格光栅传感在内的无损技术越来越多用于结构健康监测，尤其针对复合管道和层压板，但相对于其潜力仍未被充分利用。没有一种技术足以完成全面降解评估；互补的光谱、热学、显微和力学方法整合，始终比任何单一方法产生更可靠表征。关于第三个目标，即识别更高效评价和预防策略的机会，综述强调三个主要方向。第一，开发和验证能够模拟多种机制在实际暴露条件下同时作用的多因素降解模型仍是迫切需求，现有模型多针对理想实验室条件下的单一机制。第二，将机器学习与实验和传感器数据整合，在寿命预测和基于状态维护方面具有显著潜力，但需要比当前开放文献中现有数据更大、更多样的训练数据集。第三，将嵌入式传感器网络与基于物理的降解模型整合的数字孪生框架，为代表关键聚合物和复合材料结构在役监测的变革性机会，能够支持当前固定间隔检查方案无法提供的基于证据的维护决策。从材料角度看，文献计量分析显示研究明显集中于聚乙烯（34.7%）、GFRP（18.9%）和PVC（13.7%），反映其高产量和基础设施相关性。相比之下，玄武岩纤维增强聚合物、生物聚合物和混合复合材料体系在降解文献中的代表性明显不足，与其日益增长的工业采用不相称，凸显未来系统研究的优先领域。总之，聚合物和复合材料的降解是复杂、多尺度、多学科的挑战，位于材料科学、结构工程、微生物学和数据科学的交叉点。持续理解和管理这些过程，对于确保日益依赖聚合物和复合材料的关键基础设施、运输和工业系统的安全性、耐久性和可持续性至关重要。
