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Enregistrement W2284417843 · doi:10.4271/2007-01-0572

Foaming Visualization of Thermoplastic Polyolefin (TPO) Blends with N<sub>2</sub>

2007· article· en· W2284417843 sur OpenAlexaff
S. G. Kim, Chul B. Park, Mohini Sain

Notice bibliographique

RevueSAE technical papers on CD-ROM/SAE technical paper series · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer Foaming and Composites
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesDow Chemical Company
Mots-clésPolyolefinThermoplasticMaterials scienceVisualizationComposite materialPolymer scienceChemical engineeringPolymer chemistryComputer scienceArtificial intelligenceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Polymers are often blended to create compounds with new or enhanced properties in order to compensate for an individual polymer's weakness or lack of inherent properties. In the field of polymer foaming, polymer blends are also used to generate fine-cell structures via heterogeneous nucleation. Recently, an interest in physical blowing agents, such CO2 and N2, has increased because of their low impact on the environment. It has thus become additionally important to pursue research on the foaming of polymer blends employing these particular physical blowing agents in an effort to keep up with the demand for environmentally friendly products. In this study, thermoplastic polyolefin (TPO) blends were prepared with polypropylene (PP) and a metallocene-based polyolefin elastomer (POE) using twin-screw extruders and a batch mixer. A batch foaming simulation experiment with N2 was performed using a newly developed high-pressure cell featuring two sapphire windows; with the help of a high-speed charge-coupled device (CCD) camera, the windows permitted the observation of the early stage of bubble nucleation as well as the growth behavior of the polymer blends. This technology enabled us to see that phase morphology is directly affected by elastomer content. We also prepared TPO blends with the same composition of PP and POE by different compounding conditions. Even with the same composition, the morphology of the blends was changed by the compounding conditions. Based on the batch foaming simulation results, the effects of elastomer content and blend morphology on cell nucleation and expansion behaviors were investigated and compared. A foam with a high cell density and a uniform cell structure was obtained when the TPO blend was used; it demonstrated a continuous PP matrix with smaller dispersed elastomer droplets.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

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)0,0020,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations0
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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