Polypropylene fiber–matrix bonds in cementitious composites
Notice bibliographique
Résumé
It is known that for creating advanced polyolefin/cement-based composites the polymer surface should be converted into a layer which is compatible with the inorganic component. In this respect, plasma chemistry offers additional solutions to the wet chemistry approach. It has been demonstrated during the last decade that cold plasma-mediated reactions are suitable for etching and surface functionalizing even the most inert polymeric substrates, including Teflon, polypropylene (PP), and polyethylene (PE). In this paper composite preparations from SiCl4-cold plasma and chromic acid-treated fibrillated PP substrates and cement are described. The nature of plasma- and wet chemistry-induced surface functionalization and etching processes was monitored using survey and high-resolution X-ray photoelectron spectroscopy (XPS), attenuated total reflectance Fourier transform infrared (ATR-FTIR) spectroscopy, atomic force microscopy (AFM), and dynamic water contact angle measurements. It has been demonstrated that the plasma-exposed surfaces result in increased adhesion between the fibers and the cementitious matrix in comparison with the chromic acid-modified fibers. It has been shown that the improved tensile strength values can be related to the treatment-generated polar surface functionalities as well as roughness.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».