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Enregistrement W1996661378 · doi:10.1002/vnl.10221

Challenge to fortyfold expansion of biodegradable polyester foams by using carbon dioxide as a blowing agent

2000· article· en· W1996661378 sur OpenAlexaff
Chul B. Park, Yuejian Liu, Hani E. Naguib

Notice bibliographique

RevueJournal of Vinyl and Additive Technology · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer Foaming and Composites
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBlowing agentMaterials sciencePolyesterSupercritical carbon dioxideExpansion ratioVolume (thermodynamics)Composite materialCarbon dioxideBiodegradable polymerExtrusionChemical engineeringPolymerOrganic chemistryChemistryThermodynamicsPolyurethane

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper presents a new foaming technology using supercritical carbon dioxide as a blowing agent to obtain large volume expansions of biodegradable polyester foams of over fortyfold. The basic approach for the promotion of a large volume expansion ratio with carbon dioxide was to prevent cell coalescence by using a branched material, to dissolve carbon dioxide completely in the melt by promoting convective diffusion under a high processing pressure, to reduce the diffusivity of gas by lowering the melt temperature, and to optimize the processing conditions in the die to maximize volume expansion. The desirable composition of the materials includes dehydrated branched biodegradable polyester (polybutylene succinate), CO 2 (blowing agent), and tale (nucleating agent). A single‐screw extrusion system was used for foam processing. A large volume expansion ratio of up to forty‐fivefold was achieved from the biodegradable polyester foams. The morphologies and volume expansion ratios of biodegradable polyester foams at various processing temperatures and pressures were studied.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,243
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations11
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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