MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2028783187 · doi:10.1021/ie0400402

Challenge to Extrusion of Low-Density Microcellular Polycarbonate Foams Using Supercritical Carbon Dioxide

2004· article· en· W2028783187 sur OpenAlexafffund
John W. S. Lee, Kihyun Wang, Chul B. Park

Notice bibliographique

RevueIndustrial & Engineering Chemistry Research · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer Foaming and Composites
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSupercritical fluidPolycarbonateMaterials scienceExpansion ratioSupercritical carbon dioxideDrop (telecommunication)ExtrusionComposite materialNucleationPressure dropBlowing agentThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research investigated the expansion behavior of extruded polycarbonate (PC) foams blown with supercritical (sc) CO 2 to achieve low-density microcellular foams. The expansion behavior of PC foam was interpreted by the amount of gas retained in the cell structure in consideration of cell opening, cell-to-cell diffusion, and melt stiffening. The expansion ratio curve plotted against the die temperature showed a typical mountain shape, confirming our previous results. In addition, because the expansion behaviors and foam properties are strongly dependent on the cell density, the cell nucleation behaviors were also thoroughly investigated. Three filamentary dies were designed to investigate the effects of the die geometry. The pressure-drop rate had some effect on the cell density of PC foams as expected, i.e., a higher pressure-drop rate resulted in a higher cell density of PC foams. A high pressure-drop rate was also favorable for a high expansion ratio. By controlling all of these parameters, an expansion ratio of over 14 with a cell density of over 10 10 cells/cm 3 could be achieved.

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)0,001
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
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations81
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIndustrial & Engineering Chemistry ResearchMême sujetPolymer Foaming and CompositesTravaux en français237 207