A flammability performance comparison between synthetic and natural clays in polystyrene nanocomposites
Notice bibliographique
Résumé
Polymer-clay nanocomposites are a newer class of flame retardant materials of interest due to their balance of mechanical, thermal and flammability properties. Much more work has been done with natural clays than with synthetic clays for nanocomposite flammability applications. There are advantages and disadvantages to both natural and synthetic clay use in a nanocomposite, and some of these, both fundamental and practical, will be discussed in this paper. To compare natural and synthetic clays in regards to polymer flammability, two clays were used. The natural clay was a US mined and refined montmorillonite, while the synthetic clay was a fluorinated synthetic mica. These two clays were used as inorganic clays for control experiments in polystyrene, and then converted into an organoclay by ion exchange with an alkyl ammonium salt. The organoclays were used to synthesize polystyrene nanocomposites by melt compounding. Each of the formulations was analysed by X-ray diffraction (XRD), thermogravimetric analysis (TGA) and transmission electron microscopy (TEM). Flammability performance was measured by cone calorimeter. The data from the experiments show that the synthetic clay does slightly better at reducing the heat release rate (HRR) than the natural clay. However, all the samples, including the inorganic clay polystyrene microcomposites, showed a decreased time to ignition, with the actual nanocomposites showing the most marked decrease. The reason for this is postulated to be related to the thermal instability of the organoclay (via the quaternary alkyl ammonium). An additional experiment using a more thermally stable organoclay showed a time to ignition identical to that of the base polymer. Finally, it was shown that while polymer-clay nanocomposites (either synthetic or natural clay based) greatly reduce the HRR of a material, making it more fire safe, they do not provide ignition resistance by themselves, at least, at practical loadings. Specifically, the cone calorimeter HRR curve data appear to support that these nanocomposites continue to burn once ignited, rather than self-extinguish. Copyright © 2004 John Wiley & Sons, Ltd.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».