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Enregistrement W2058520333 · doi:10.1002/pen.23156

Supercritical CO<sub>2</sub> as an exfoliating aid for nanocomposite preparation: Comparison of different processing methodologies

2012· article· en· W2058520333 sur OpenAlexaff
Michael R. Thompson, Zijin Zhuang, J. Liu, William R. Rodgers

Notice bibliographique

RevuePolymer Engineering and Science · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer Foaming and Composites
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOrganoclayPolyolefinMaterials scienceNanocompositeIntercalation (chemistry)CompoundingComposite materialSupercritical fluidChemical engineeringOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This article examines several new methods for compounding nanocomposite materials by twin screw extrusion that use supercritical CO 2 as a processing aid to produce more highly exfoliated polyolefin‐layered silicate nanocomposites than conventional melt intercalation. These methods varied the manner in which the plasticizing behavior of CO 2 influences the surfactant of an organoclay, the compatibilizer, and the matrix during preparation of a polyolefin nanocomposite. The results have shown that targeting CO 2 to the organoclay‐compatibilizer interface can improve the extent of intercalation. However, reduced performance was observed when CO 2 was introduced predominantly to the matrix or neat organoclay. In general, the different techniques of addition for CO 2 did bring about greater structural changes to the organoclay, but the stiffness of the resulting materials was lower than simply following a conventional melt intercalation approach. POLYM. ENG. SCI., 2012. © 2012 Society of Plastics Engineers

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 enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,572

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 savante0,0000,001
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,306 · 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

Citations8
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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