MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2249639918 · doi:10.5254/rct.15.84873

COMPATIBILITY STUDY OF LOW-TEMPERATURE–CAPABLE FLUOROELASTOMERS IN JET FUELS

2015· article· en· W2249639918 sur OpenAlexaff
Richard J. Pazur, John G. Cormier

Notice bibliographique

RevueRubber Chemistry and Technology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueEngineering and Material Science Research
Établissements canadiensDepartment of National Defence
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceFluorineComposite materialUltimate tensile strengthElongationSwellVolume (thermodynamics)Glass transitionChemical engineeringMetallurgyThermodynamicsPolymer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT A series of four peroxide-cured fluoroelastomer (FKM) samples, varying in fluorine level and low-temperature resistance, were assessed in jet fuels JP-8 and JP-8+100 at 125 °C from 1 to 5 weeks. The key factors were fluorine level, FKM chemical structure, and the jet fuel +100 additive package. FKM stiffened upon aging with a corresponding loss in both tensile and elongation at break properties. Volume swell increased with immersion time, whereas any changes in chemical cross-linking density by equilibrium swelling were minor. The +100 additive package had a mild effect in causing property deterioration through stiffening and volume swell increases. Loss of fluorine from attack at the vinylidene fluoride group by basic additives is likely taking place. Lower fluorine containing FKM with flexible side chains was less affected by the additive package and provided the lowest glass-transition temperature (Tg; approaching −30 °C). The volume swells (<15%) are within the realm of an acceptable material to be in contact with jet fuels.

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)0,000
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
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,250 · 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

Citations5
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueRubber Chemistry and TechnologyMême sujetEngineering and Material Science ResearchTravaux en français237 207