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Enregistrement W1953098025 · doi:10.1002/app.42551

Batch foaming poly(vinyl alcohol)/microfibrillated cellulose composites with<scp>CO</scp><sub>2</sub>and water as co‐blowing agents

2015· article· en· W1953098025 sur OpenAlexaff
Na Zhao, Changwei Zhu, Lun Howe Mark, Chul B. Park, Qian Li

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Polymer Science · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer Foaming and Composites
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesChina Scholarship Council
Mots-clésVinyl alcoholMaterials scienceBlowing agentComposite materialCelluloseCrystallinityNucleationSupercritical fluidSupercritical carbon dioxideComposite numberPlasticizerChemical engineeringMorphology (biology)BiopolymerPolymerChemistryPolyurethane

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT We studied the foaming behavior of poly(vinyl alcohol) (PVOH) and microfibrillated cellulose (MFC) composites in a batch process using supercritical carbon dioxide (scCO 2 ) and water as co‐blowing agents. In PVOH/MFC composites, water is an economical plasticizer. It not only suppresses the potential thermal degradation of PVOH but also extends the processing window. A uniform cell structure and a high cell density were achieved in the PVOH/MFC foams. The results showed that cell density was increased by increased water content. Further, the MFC contained both micro‐ and nano‐sized fibers. These created numerous heterogeneous nucleation sites and caused local pressure variations. However, cell density decreased when the MFC was overdosed. Due to the high crystallinity that then developed around the MFC, the gas content was too low, and the stiffness was too high. The experimental results also showed that the cell morphology and density could both be controlled by the water and the MFC content. The effects of the foaming temperature and pressure on the cellular morphology of the PVOH/MFC composite foams were examined systematically. © 2015 Wiley Periodicals, Inc. J. Appl. Polym. Sci. 2015 , 132 , 42551.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,232 · 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.

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

Citations23
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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