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Enregistrement W2131105815 · doi:10.1002/app.38224

An investigation into surface modification of polyethylene films for hydrophilicity enhancement by catalytic ozonation

2012· article· en· W2131105815 sur OpenAlexaff
Erlita Mastan, Jiangning Wu, Huu Doan

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Polymer Science · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer Surface Interaction Studies
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAqueous solutionOzonePolyethyleneContact angleCatalysisPeroxideChemical engineeringUltimate tensile strengthChemistryMaterials scienceDecompositionPolymer chemistryComposite materialOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract For a conventional polyethylene film, ozonation was conducted to increase its surface hydrophilicity. Copper sulfate was found effective as a catalyst in aqueous ozonation to increase the generation of surface peroxides significantly, which is the essential step for hydrophilicity enhancement. The percentage increase in peroxide generation could range from 41% to 58% by aqueous catalytic ozonation over its noncatalyzed gaseous counterpart. The optimum concentration of copper sulfate was found to be 0.05 g/L. After adding the catalyst, the length of ozonation could be significantly reduced so that the bulk mechanical strength of the films, represented by tensile strength, could be well preserved after ozonation. A novel kinetic model for the aqueous ozonation was proposed. This model was developed by combing the reaction mechanism of gaseous ozonation of polyethylene films with that of ozone self‐decomposition in water. The peroxide generation also increased with the applied ozone dose. The surface morphology and contact angle of the film were all examined before and after ozonation. © 2012 Wiley Periodicals, Inc. J. Appl. Polym. Sci., 2013

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,547

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,002
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,284 · 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

Citations7
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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