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Enregistrement W2171966545 · doi:10.1002/pen.20079

Effect of filler dispersion on polypropylene morphology

2004· article· en· W2171966545 sur OpenAlexaff
Tomás Lozano, Pierre G. Lafleur, Miroslav Grmela, C. Thibodeau

Notice bibliographique

RevuePolymer Engineering and Science · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer crystallization and properties
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesConsejo Nacional de Ciencia y Tecnología
Mots-clésMaterials sciencePolypropyleneAgglomerateComposite materialDispersion (optics)ExtrusionPlastics extrusionNucleationCompoundingScanning electron microscopeCalcium carbonateMixing (physics)Coalescence (physics)Filler (materials)Optics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The evaluation of filler dispersion in compounding machines is an important part of their design. Calcium carbonate–filled polypropylene (PP) was used as a model compound to study filler dispersion. The evolution of dispersion was followed in a twin‐screw extruder where several types of mixing sections were evaluated. Reverse kneading blocks were found to be very efficient for breakup of agglomerates. Depending on extrusion conditions, agglomeration was observed even after the matrix was melted. To study dispersion in a single‐screw extruder, Maddock and reverse Maddock mixing elements were tried. A quantitative evaluation of the dispersion state allowed a better understanding of nucleation in the PP/CaCO3 matrix. A significant content of the β‐phase of polypropylene was observed when the agglomerate size was relatively small. The level of shear stress was also important for the formation of the β‐phase of PP. The quantification of dispersion was mainly evaluated from micrographs of samples obtained by reflected light microscopy in conjunction with image analysis. The characterization of β‐spherulites was carried out using polarized light microscopy and scanning electron microscopy. Polym. Eng. Sci. 44:880–890, 2004. © 2004 Society of Plastics Engineers.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,208 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations28
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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