MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2024245760 · doi:10.1071/ch13145

The Effect of Different Clay Dispersion Methods on the Properties of Polyurethane/Clay Nanocomposites

2013· article· en· W2024245760 sur OpenAlexaff
Sau Leng Sin, Jatin Kumar, Hui Ru Tan, Chaobin He, Ye Liu, Jianwei Xu

Notice bibliographique

RevueAustralian Journal of Chemistry · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer Nanocomposites and Properties
Établissements canadiensBC Research (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNanocompositeExfoliation jointMaterials scienceMontmorilloniteIntercalation (chemistry)Dispersion (optics)PolyurethanePolymer clayComposite materialClay mineralsGrapheneChemistryMineralogyNanotechnologyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Polyurethane/clay (PU/clay) nanocomposites were synthesised using polymerisation and dispersion blending methods. The intercalation and exfoliation properties of the PU/clay nanocomposites were investigated by X-ray diffraction and transmission electron microscope. Clay intercalation of polymerised PU/nanocomposites was achieved and the interlayer spacing of clay was greatly enlarged from 17 Å to ~30 Å. Expansion in d-spacing was also observed for PU/clay nanocomposites prepared using dispersion methods. PU/clay nanocomposites prepared from dispersion of clay particles in the prepolymer matrix, followed by chain extension reaction, showed much high molecular weight and significant improvement in mechanical properties as compared with PU/clay nanocomposites produced using polymerisation or a simple high speed blending method in which clay was blended into the PU matrix. For PU/clay nanocomposites prepared using the blending method, high speed dispersion of 2 % clay in PU resulted in approximately a two-fold increase in the Young’s modulus. Further increase in the clay loading from 2 to 6 % made the corresponding nanocomposite polymer films more rigid and stiffer. This study shows that PU/clay nanocomposite properties are highly dependent on the preparation methods and provides useful guidelines for the future design and preparation of PU/clay nanocomposites.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,413

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations10
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAustralian Journal of ChemistryMême sujetPolymer Nanocomposites and PropertiesTravaux en français237 207