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Enregistrement W1797725755 · doi:10.1106/pexl-pr2b-b1mh-47d3

Application of Ultrasonic Sensors in the Study of Physical Foaming Agents for Foam Extrusion

2001· article· en· W1797725755 sur OpenAlex
A. Sahnoune, J. Tatibouët, Richard Gendron, André Hamel, L. Piché

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Cellular Plastics · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer Foaming and Composites
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceBlowing agentExtrusionNucleationPlasticizerFoaming agentPlastics extrusionUltrasonic sensorComposite materialBubbleSolubilityProcess engineeringComputer sciencePolyurethaneAcousticsThermodynamicsOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The extrusion foaming process involves several critical steps, in which the physical foaming agent plays a significant role: plasticization, solubility, nucleation and bubble growth. Although these aspects can be studied by different techniques, a novel method based on ultrasonic sensors has proven to provide valuable information with respect to the thermoplastic foaming process. This technique can be either used off-line as a characterization tool to improve our understanding of the foaming agent characteristics, or it can be installed in-line, on the extrusion line, as a control device. Review of the different applications of this technique will be covered in this paper, with numerous examples given to the mixture of PS with CO2. The degree of plasticization of the polymer as a function of the blowing agent concentration will be addressed first, followed by the detection of the conditions prone to induce nucleation, in terms of pressure, temperature, type of nucleating agents and flow conditions. The evaluation of the kinetics of bubble growth will also be explored.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,207

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,249 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle