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Enregistrement W2074898562 · doi:10.1166/jnn.2006.368

Dispersion of Multi-Walled Carbon Nanotubes in Biodegradable Poly(butylene succinate) Matrix

2006· article· en· W2074898562 sur OpenAlexafffund
Suprakas Sinha Ray, Sébastien Vaudreuil, Abderrahim Maazouz, Mosto Bousmina

Notice bibliographique

RevueJournal of Nanoscience and Nanotechnology · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanotechnology research and applications
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMaterials scienceNanocompositeComposite materialCarbon nanotubeDynamic mechanical analysisPolybutylene succinateDispersion (optics)Thermal stabilityUltimate tensile strengthFlexural modulusPolymerChemical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This communication describes the preparation, characterization and properties of biodegradable poly(butylene succinate) (PBS)/multi-walled carbon nanotubes (MWCNTs) nanocomposite. Nanocomposite was prepared by melt-blending in a batch mixer and the amount of MWCNTs loading was 3 wt%. State of dispersion-distribution of the MWCNTs in the PBS matrix was examined by scanning and transmission electron microscopic observations that revealed homogeneous distribution of stacked MWCNTs in PBS matrix. The investigation of the thermomechanical behavior was performed by dynamic mechanical thermal analysis. Results demonstrated substantial enhancement in the mechanical properties of PBS, for example, at room temperature, storage flexural modulus increased from 0.64 GPa for pure PBS to 1.2 GPa for the nanocomposite, an increase of about 88% in the value of the elastic modulus. The tensile modulus and thermal stability of PBS were moderately improved after nanocomposite preparation with 3 wt% of MWCNTs, while electrical conductivity of neat PBS dramatically increased after nanocomposite formation. For example, the in plane conductivity increased from 5.8 x 10(-9) S/cm for neat PBS to 4.4 x 10(-3) for nanocomposite, an increase of 10(6) fold in value of the electrical conductivity.

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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,455

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations61
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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