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Enregistrement W2015297683 · doi:10.1109/ceidp.2011.6232735

Evolution of some dielectric properties of polypropylene-nanoclay composites with DC poling

2011· article· en· W2015297683 sur OpenAlexaff
M. Abou-Dakka, Lamine Cissé

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueHigh voltage insulation and dielectric phenomena
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolingMaterials sciencePolypropyleneSpace chargeNanocompositeComposite materialConductivityDielectricPercolation thresholdPercolation (cognitive psychology)Electrical resistivity and conductivityElectrical engineeringOptoelectronicsFerroelectricityChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Space charge and DC conductivity evolution with DC poling of two types of polypropylene-based nanocomposites containing different concentrations of nanofiller were investigated. The two nanofillers used were natural and synthetic organoclays. It was observed that the optimal concentration of a nanofiller for mitigating space charge in polypropylene (PP) is 2-wt% and between 2 and 4-wt% for the natural and synthetic clay, respectively. Excessive quantity of nanofiller could lead to overlapping of the interaction zone of double layers formed at the nanoparticle/host material interfaces, which promotes charge transport. Under DC field this overlapping increases conductivity of a nanocomposite and thus could minimize the benefit of incorporating nanofillers into PP. The total charge stored in unfilled PP increased continuously with time but increased only slightly for filled specimens. After only 504 h of DC poling, at -25 kV/mm, the conductivity of specimens containing 6-wt% of natural clay and 8-wt% of synthetic clay reached ≈ 6 times the level for unfilled PP. This observation could be related to crossing the percolation threshold of these composites. The effect of platelet size on space charge mitigation reported by other authors has been confirmed in this work, i.e. nanofillers with smaller platelets mitigate space charge more efficiently then nanofillers with larger platelets.

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 seuil0,002

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,178 · 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

Citations8
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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