MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2125929776 · doi:10.1155/2012/463748

Evolution of Space Charges and Conductivity with DC Aging of Polyethylene‐Synthetic and Natural Clay Composites

2012· article· en· W2125929776 sur OpenAlexfundno aff
M. Abou-Dakka

Notice bibliographique

RevueJournal of Nanomaterials · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueHigh voltage insulation and dielectric phenomena
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Research Council Canada
Mots-clésMaterials sciencePolingConductivitySpace chargeComposite materialPolypropyleneNanocompositePercolation (cognitive psychology)NanoparticlePercolation thresholdPolyethyleneElectrical resistivity and conductivityCharge (physics)NanotechnologyDielectric

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The evolution of the space charge and conductivity with DC poling of two types of polypropylene‐(PP‐) based nanocomposites (PNCs) was investigated. The PNCs were manufactured with different concentrations of synthetic and natural organoclays. The optimal concentrations of nanofiller that can efficiently mitigate the space charge with DC aging time were 2‐wt% for PP‐natural‐clay and between 2 and 4 wt% for the PP‐synthetic‐clay. Above these percentages charge transport through overlapping of nanoparticles can occur due to the interaction zone of double layers formed at the nanoparticle/host material interfaces. Under DC field the overlapping increases the conductivity of PNCs and minimizes the benefit of incorporating nanofillers into PP. The total charge stored in unfilled PP increased continuously with time reaching a maximum around 5000 h before decreasing but it also changed slightly in all filled specimens. It was perceived that the smaller the size of nanofiller platelets the more efficient the charge mitigation. The conductivity of specimens containing 6 wt% of natural clay and 8 wt% of synthetic clay reached ≈ 6 times the level of the unfilled PP. This observation could be related and due to the crossing of the percolation threshold for these composites.

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 enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,284

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 savante0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations15
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of NanomaterialsMême sujetHigh voltage insulation and dielectric phenomenaTravaux en français237 207