Effect of combining boron nitride with fluoroelastomer on the melt fracture of HDPE in extrusion blow molding
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Boron nitride (BN) is a new polymer processing aid which not only eliminates surface melt fracture in the extrusion of molten polymers, but also postpones the critical shear rate for the onset of gross melt fracture to significantly higher values that depend on resin type and additive concentration. In this work, the influence of BN as a polymer processing additive is first examined in the extrusion blow molding of high‐density polyethylene (HDPE) resins in order to evaluate its usefulness and performance in operations other than continuous extrusion. The equipment used includes both a Battenfeld/Fisher 50‐mm extrusion blow molding machine and a parallel‐plate rheometer. Two types of HDPE, which are blended with boron nitride at various concentration levels, are tested accordingly. It is found that the degree of BN dispersion, characteristics of the HDPE resins, extrusion temperature, and induction time play an important role in eliminating melt fracture. Finally, the influence of combining BN with fluoroelastomer, as an enhanced and potentially better processing aid on the melt fracture of a third HDPE is examined. It is found that such a combination is a superior processing aid that allows extrusion blow molding at very high shear rates.
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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 | 0,001 |
| 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 ».