Application of rice husk ash as fillers in the natural rubber industry
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Rice husk ash (RHA) obtained from agricultural waste, by using rice husk as a power source, is mainly composed of silica and carbon black. A two‐stage conventional mixing procedure was used to incorporate rice husk ash into natural rubber. For comparison purposes, two commercial reinforcing fillers, silica and carbon black, were also used. The effect of these fillers on cure characteristics and mechanical properties of natural rubber materials at various loadings, ranging from 0 to 40 phr, was investigated. The results indicated that RHA filler resulted in lower Mooney viscosity and shorter cure time of the natural rubber materials. The incorporation of RHA into natural rubber improved hardness but decreased tensile strength and tear strength. Other properties, such as Young's modulus and abrasion loss, show no significant change. However, RHA is characterized by a better resilience property than that of silica and carbon black. Scanning electron micrographs revealed that the dispersion of RHA filler in the rubber matrix is discontinuous, which in turn generates a weak structure compared with that of carbon black and silica. Overall results indicate that RHA can be used as a cheaper filler for natural rubber materials where improved mechanical properties are not critical. © 2005 Wiley Periodicals, Inc. J Appl Polym Sci 98: 34–41, 2005
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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 | 0,000 | 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 ».