Hazard Characterization of Uncoated and Coated Aluminium Nanopowder Compositions
Notice bibliographique
Résumé
The thermal properties of various uncoated and coated aluminum nanopowders and their effects on the thermal stability, outgassing behavior, and electrostatic discharge sensitiveness of various energetic materials were studied. These aluminum nanopowders had a mean particle size of 20-120 nm. The coated samples had a layer of 7-25% mass of polymer. The thermal behavior of the aluminum nanopowders in air was determined, and the effects of the particle size and the coating on the reactivity of aluminum nanopowders are discussed. Aluminium nanopowders are very reactive in the presence of water, resulting in aging problems. The coating of polymer has a minor effect on the reactivity of aluminum nanopowders with water. On the other hand, the results from an aging study show that the coated aluminum nanopowder is more stable than the uncoated nanopowder in humid atmospheres. The addition of some coated aluminum nanopowders lowers the onset temperatures of cyclotrimethylenetrinitramine, trinitrotoluene, and glycidyl azide polymer by ∼20°C. Outgassing results obtained for various cyclotrimethylenetrinitramine/aluminum mixtures at 100° C show that the uncoated Al120 enhances the low-temperature solid-phase decomposition of cyclotrimethylenetrinitramine. The addition of uncoated aluminum nanopowders has previously been shown to increase the electrostatic discharge sensitiveness of both ammonium dinitramide and ammonium perchlorate to ignition energies that can easily be carried by a human body. In contrast, the coated aluminum nanopowders do not appear to sensitize ammonium dinitramide and ammonium perchlorate toward electrostatic discharge, which suggests that the coatings can effectively prevent the sensitization effect.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».