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Enregistrement W2133068148 · doi:10.1002/ejlt.201500029

Thermal, mechanical, and morphological properties of functionalized graphene‐reinforced bio‐based polyurethane nanocomposites

2015· article· en· W2133068148 sur OpenAlexaff
Chengshuang Wang, Yuge Zhang, Ling Lin, Liang Ding, Juan Li, Rong Lü, Meng He, Hongfeng Xie, Rongshi Cheng

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Lipid Science and Technology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGraphene and Nanomaterials Applications
Établissements canadiensMinistry of Education and Child Care
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central Universities
Mots-clésGrapheneMaterials sciencePolyurethaneNanocompositeOxideComposite materialUltimate tensile strengthFabricationScanning electron microscopeDispersion (optics)Chemical engineeringNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, the reinforcement effects of graphene on the properties of bio‐based polyurethane (PU) were studied with the use of 1 wt% three functionalized graphene (dispersible graphene, reduced graphene oxide‐NH 2 , and reduced graphene oxide‐tetraethylene pentamine). Scanning electron microscope (SEM) revealed the relatively homogeneous dispersion of graphene nanoplatelets in the PU matrix. It was found that the addition of 1 wt% of the different graphenes could lead to a significant reinforcement effect on the bio‐based PU. Especially, PU nanocomposite with 1 wt% dispersible graphene exhibited 6°C improvement in the T g , 75% increment in storage modulus at 25°C, 34% increase in tensile strength, and 30% increase in Young's modulus. Practical applications: Different graphene were used to reinforce the bio‐based PU. A significant reinforcement effect of graphene on bio‐based PU was found. This strategy has the potential for the fabrication of advanced bio‐based materials. A significant graphene reinforcement effect on bio‐based PU was found. This strategy has the potential for the fabrication of advanced bio‐based materials.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,274

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,183 · 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

Citations24
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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