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Enregistrement W2089639160 · doi:10.1002/app.29679

Effect of clay surfactant type and clay content on the rheology and morphology of uncured fluoroelastomer/clay nanocomposites prepared by melt‐mixing

2009· article· en· W2089639160 sur OpenAlexaff
Sriram Lakshminarayanan, Bin Lin, Genaro A. Gelves, Uttandaraman Sundararaj

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Polymer Science · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer Nanocomposites and Properties
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceRheologyComposite materialNanocompositeDynamic mechanical analysisDispersion (optics)Transmission electron microscopyMontmorilloniteMixing (physics)ModulusCopolymerMorphology (biology)Pulmonary surfactantPolymerChemical engineeringNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Fluoroelastomer/clay composites were prepared by melt mixing in an internal mixer using Cloisite® Nanoclays: NA, 15A, 20A, 30B, and 93A at three different concentrations viz. 2.5, 5.0, and 10.0 phr. Rheology, X‐ray diffraction (XRD), and transmission electron microscopy (TEM) were used to characterize the composites prepared. Dynamic rheological measurements showed significant increase in storage moduli ( G ′) in the terminal frequency region for the uncured composites prepared from Cloisite® 15A and 20A. At higher frequencies, organically modified nanoclays plasticize the polymer matrix leading to lower modulus values. Using all three characterization techniques, Cloisite® 15A and 20A were shown to have intercalated structure in the fluoroelastomer matrix, whereas other nanoclays were shown to have inferior dispersion. The storage modulus increases proportionally with increase in the clay loading and no clay aggregation was observed at higher loadings. © 2009 Wiley Periodicals, Inc. J Appl Polym Sci, 2009

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)0,002
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,522

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations16
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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