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Enregistrement W1994462023 · doi:10.1002/pc.20047

Nanocomposites of ethylene‐vinyl acetate copolymer (EVA) and organoclay prepared by twin‐screw melt extrusion

2004· article· en· W1994462023 sur OpenAlexafffund
Farao Zhang, Uttandaraman Sundararaj

Notice bibliographique

RevuePolymer Composites · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer Nanocomposites and Properties
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésOrganoclayMaterials scienceNanocompositeEthylene-vinyl acetateCopolymerExfoliation jointComposite materialIntercalation (chemistry)MontmorilloniteExtrusionMelt flow indexUltimate tensile strengthPolymerVinyl acetateSilicateChemical engineeringOrganic chemistryGraphene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Preparation of nanocomposites based on ethylene‐vinyl acetate copolymer (EVA) and organoclay by melt intercalation is described in this paper. Effects of VA content, melt flow index (MFI) and maleation of EVA on melt intercalation were investigated by X‐ray diffraction. The level of intercalation into the organoclay increases greatly as VA content increases from 6 to 12 wt%, but shows minimal change from 12 to 28 wt%. For 28 wt% VA content polymers with MFI from 3 to 150, interlayer expansion exhibited a maximum at MFI = 6. Exfoliated nanocomposites were not obtained for a range of unfunctionalized EVA's of different VA content and MFI. Use of maleated EVA (MEVA) had an obvious improvement on exfoliation of the silicate layers probably due to chemical interaction between the MEVA matrix and silicate layers. FTIR results showed that the MA functionality reacts during processing. Lower clay content favored formation of an exfoliated nanocomposite structure. Exfoliated nanocomposites from MEVA exhibited higher Young's modulus and tensile strength than either pure EVA or intercalated nanocomposites from non‐maleated EVA. Polym. Compos. 25:535–542, 2004. © 2004 Society of Plastics Engineers.

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)0,000
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 enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,212 · 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

Citations24
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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