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Enregistrement W1941807940 · doi:10.6000/1929-5995.2015.04.02.2

Degradation Kinetics and Mechanical Studies of Intumescent Coated Cotton Fabric

2015· article· en· W1941807940 sur OpenAlexvenueno aff
Satish Kumar, Sohan Lal, Sanjiv Arora

Notice bibliographique

RevueJournal of Research Updates in Polymer Science · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueFlame retardant materials and properties
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntumescentMaterials scienceCharAmmonium polyphosphateThermogravimetryComposite materialUltimate tensile strengthFire retardantCelluloseChemical engineeringPyrolysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the present study, cotton fabric were prepared via coating with intumescent formulations of ammonium polyphosphate (APP), guanidine nitrate, penta erythritol (PER) and metal salts at different loading levels via ‘Pad-dry cure’ method. Thermal degradation behavior of prepared cotton derivatives was investigated by thermogravimetry (TG) and differential thermal analysis (DTA) from ambient temperature to 700 oC. Dynamic TG analysis was used to study the thermal degradation behavior of samples at four different heating rates of 2, 5, 10 and 20 oC min-1 in air atmosphere. The treated cotton fabric decomposes at lower temperatures and produces higher amount of char yields. The degradation activation energy was calculated using Friedman, modified Coats-Redfern and Ozawa-Flynn-Wall (O-F-W) iso-conversional model free methods. Tensile properties of coated fabric were found to be reduced with increase in loading of intumescent formulation but there was an abrupt increase in sample coated with intumescent and silica. With the insertion of iron (Fe) metal ion along with intumescent reduces the fabric strength due to formation of metal complexes with cotton cellulose which decreases the crosslinking. The maximum flame ratardancy of CF 12APP-Si among all cotton derivatives is suggested as the flame retardancy directly proportional to char yield (22 % at 650 oC) that is highest and inversely proportional to MMLR value (8.3 % min-1), that is least among all samples. Based on thermal and kinetic studies, the optimum concentration of flame retardant is worked out.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,629

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,151
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,254 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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