Quiescent crystallization of polypropylene: Experiments and modeling
Notice bibliographique
Résumé
The quiescent crystallization of several polypropylenes (PPs) was examined using Differential Scanning Calorimetry (DSC) and Polarized Optical Microscopy (POM). The half-times of crystallization were obtained from the DSC thermographs employing the Avrami/Nakamura equation to fit and predict crystallization kinetics under isothermal and nonisothermal conditions. The induction times under nonisothermal conditions were estimated from isothermal crystallization data and used in conjunction with the Nakamura model in order to capture the crystallization behavior of the studied PPs. The Avrami/Nakamura model is found to fit and predict the nonisothermal crystallization data of the various PPs well over a range of cooling rates supporting its use in the simulation of polymer processes of industrial relevance. POM was used in line with parallel plate rheometry (Anton Paar, MCR 502) under no flow conditions to study the shape and growth rate of crystals of various PP resins at different temperatures or cooling rates. The growth rate of crystals is impeded exponentially with increase of temperature. The various PP resins of different molecular architecture have shown different nucleation and growth rate characteristics behavior under similar processing conditions. © 2014 Wiley Periodicals, Inc. J. Polym. Sci., Part B: Polym. Phys. 2014, 52, 1259–1275
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».