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Enregistrement W2054775049 · doi:10.3139/217.2026

Rheological Modification of LLDPE Through Reactive Processing with Peroxide

2008· article· en· W2054775049 sur OpenAlexaff
Patchara Tasanatanachai, Costas Tzoganakis, Rathanawan Magaraphan

Notice bibliographique

RevueInternational Polymer Processing · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer crystallization and properties
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesRoyal Golden Jubilee (RGJ) Ph.D. Programme
Mots-clésPeroxideRheologyMaterials scienceBranching (polymer chemistry)Reactive extrusionPolymerPolymerizationMixing (physics)PolyethyleneRheometerChemical engineeringOrganic peroxideLinear low-density polyethyleneComposite materialOrganic chemistryChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The presence of long-chain branching provides advantageous properties to a molten polymer in film production, especially for a fast growing commodity plastic such as polyethylene. Besides the innovation of polymerization, the most attractive method to tailor the molecular structure is peroxide modification via reactive processing which is the post-reactor technique. By this process, it can achieve the enhancement of ability of the melt to be drawn or stretched during the film processing due to branching. However, to avoid the undesired excess of macroscopic molecular network, which may cause defects in the film product, a small quantity of peroxide initiator was used to modify the base resin. The rheological properties, as related to molecular characteristics, were investigated using a capillary rheometer. Rheological analysis of the products modified by different peroxide addition methods was of interest as changes in rheological properties depend markedly on the efficiency of incorporating and mixing the peroxide into the polymer. Process parameters (including mixing temperature, peroxide quantity, and mixing speed), which appear to be responsible for the molecular characteristics alteration, were considered in order to produce materials with preferred rheological properties.

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 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 enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil0,463

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)0,0000,000

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations3
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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