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Enregistrement W2060365002 · doi:10.1002/pat.1526

Electrically conductive carbon nanofiber/polyethylene composite: effect of melt mixing conditions

2009· article· en· W2060365002 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevuePolymers for Advanced Technologies · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueElectromagnetic wave absorption materials
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceComposite materialMixing (physics)Carbon blackUltimate tensile strengthComposite numberCarbon nanofiberPolyethyleneCarbon nanotubeNatural rubber

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The effect of melt mixing conditions on the morphological, rheological, electrical, electromagnetic interference (EMI) shielding effectiveness (SE), and tensile properties of 7.5 vol% vapor grown carbon nanofiber (VGCNF)/polyethylene composites were investigated. 7.5 vol% VGCNF was used because such loading is required to obtain a composite with satisfactory EMI SE. The composites were compounded by melt mixing and the parts were prepared by hot‐compression molding. The dispersion and distribution of nanofibers were enhanced by increasing the mixing energy, i.e. mixing time and/or rotation speed. The influence of mixing energy on the electrical and EMI SE properties was found to be a function of rotation speed, i.e. shear stress. For composites compounded at 20 rpm, increasing the mixing energy from 70 to 2300 J/ml decreased the EMI SE from 29.5 to 23.9 dB. However, for composites prepared at 100 rpm, increasing the mixing energy from 600 to 1700 J/ml decreased the EMI SE from 25.4 to 18.6 dB. No considerable influence on the yield stress, Young's modulus, and strain at break were found for different processing conditions. Copyright © 2009 John Wiley & Sons, Ltd.

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.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,012
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)0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,259 · 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