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Enregistrement W2048488674 · doi:10.3139/217.2166

Melting Quality of Polymers in Internal Mixer Diagnosed by Ultrasound

2009· article· en· W2048488674 sur OpenAlexaff
Chin‐Chi Cheng, H. Banakar, B.T. Ooi, C.K. Jen

Notice bibliographique

RevueInternational Polymer Processing · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer crystallization and properties
Établissements canadiensNational Research Council CanadaMcGill University
Organismes subventionnairesNational Science Council
Mots-clésMaterials scienceUltrasonic sensorLow-density polyethyleneRotational speedComposite materialPolymerPhase (matter)Mixing (physics)UltrasoundRotation (mathematics)AcousticsMechanical engineeringComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Real-time, non-intrusive and non-destructive ultrasonic technology has been used to monitor the melting process in an internal mixer. Visual observation, mechanical torque measurement, and ultrasonic signatures, such as amplitude and time delay of transmission and reflection echoes were used for the diagnosis of the melting process of low density polyethylene (LDPE). Phenomena during the melting process, including phase change from solid to melt, partially melted pellets, air bubbles inside the melt, were successfully monitored by ultrasound. The ultrasonic signatures were able to determine when the polymer has melted completely. The method of moving standard deviation (MSD) was applied to establish the melting completion timing accurately. Higher temperature of mixing chamber and faster rotation speed of blades reduced melting completion period, indicated by MSD of ultrasonic signatures. The presented ultrasonic technique can be utilized to optimize the melting process.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 savante0,0000,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,283 · 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.

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

Citations3
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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