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Enregistrement W2019314525 · doi:10.1002/app.30668

Ultrasonic characterization of the crystallization behavior of poly(ethylene terephthalate)

2009· article· en· W2019314525 sur OpenAlexaff
Lijuan Zhao, Zhigang Sun, J. Tatibouët, Shaoyun Guo

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Polymer Science · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer crystallization and properties
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCrystallizationCrystallinityMaterials scienceUltrasonic sensorAmorphous solidCrystallization of polymersPolymerCrystallitePoly ethyleneEthylenePolyethylene terephthalateIsothermal processComposite materialChemical engineeringThermodynamicsCrystallographyChemistryOrganic chemistryAcoustics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract On the basis of the previous observations that the ultrasonic signals are sensitive to the crystallization of polymers (Tatibouet and Piché, Polymer 1991, 32, 3147), we have expanded our efforts to study the detail relationship between the ultrasonic signals and crystallization process in this work. The nonisothermal and isothermal crystallization of virgin poly(ethylene terephthalate) (PET) and PET samples after degradation were studied by using a specially designed pressure‐volume‐temperature (PVT) device, with which an ultrasonic detector was combined. The results showed that the evolution of the ultrasonic signals not only can be used to probe the crystallization process but also can qualitatively characterize the crystallization rate, crystallinity, crystallite size, and amorphous. DSC measurement was used to verify such results. Ultrasonic signals could be as a complementary tool to polymer chain movement and well be applied to characterize the crystallization behavior. Furthermore, the ultrasonic measurement has the potential use to characterize crystallization of products in‐line during processing (i.e., injection molding, micromoulding). © 2009 Wiley Periodicals, Inc. J Appl Polym Sci, 2009

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,334

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,222 · 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.

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

Citations7
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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