Influence of temperature, molecular weight, and molecular weight dispersity on the surface tension of polystyrene, polypropylene, and polyethylene. II. Theoretical
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Experimental data for the surface tension of polystyrenes of different molecular weights (3400–200,000) and different molecular weight dispersities (1–3) and of different polyolefins are compared with the predictions of the Patterson–Rastogi and Dee–Sauer cell theories, which infer the surface tension from pressure–volume–temperature (PVT) data. PVT data for these polymers were obtained from the literature and experimentally and are fitted to the Flory–Orwoll–Vrij equation of state. Both theories predict that the surface tension will decrease linearly with increasing temperature and increase with molecular weight, thereby corroborating the experimental data. However, both theories underestimate the entropy change in the surface formation per unit area at a constant volume for low molecular weight and polydisperse systems and underestimate the effect of molecular weight dispersity on surface tension. Both theories feature two parameters, m and b , that quantify the enthalpic and entropic contributions to surface tension. The theoretical predictions are fitted to the experimental data for monodisperse polystyrene (with a molecular weight above the molecular weight of entanglement), polypropylene, and linear low‐density polyethylene to quantify the enthalpic contribution to surface tension. b is then evaluated as a function of molecular weight and molecular weight dispersity and is found to decrease with increasing molecular weight and to increase with increasing molecular weight dispersity, showing that end‐group excess at the surface has some effect on surface tension. © 2002 Wiley Periodicals, Inc. J Appl Polym Sci 83: 2201–2212, 2002
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».