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Enregistrement W2325013464 · doi:10.1021/am201824k

Large-Scale Production of PMMA/SWCNT Composites Based on SWCNT Modified with PMMA

2012· article· en· W2325013464 sur OpenAlexaff
R. A. W. Fraser, Karen Stoeffler, Behnam Ashrafi, Yunfa Zhang, Benoît Simard

Notice bibliographique

RevueACS Applied Materials & Interfaces · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCarbon Nanotubes in Composites
Établissements canadiensNational Research Council CanadaSteacie Institute for Molecular Sciences
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceComposite materialUltimate tensile strengthCarbon nanotubeDifferential scanning calorimetryScanning electron microscopeThermogravimetric analysisIzod impact strength testMethyl methacrylateCompoundingCharpy impact testPolymerizationPolymerChemical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this work, a two-step method consisting of in situ polymerization of polymethyl methacrylate (PMMA) in the presence of single-walled carbon nanotubes (SWCNT), followed by the redispersion of the resulting compound in dimethylformamide (DMF), was used to fabricate SWCNT modified with PMMA (SWCNT-PMMA). Raman spectroscopy revealed that PMMA was merely wrapped around the SWCNT when raw SWCNT or purified SWCNT were used as the starting material. However, PMMA was covalently bonded to SWCNT when acid treated SWCNT (SWCNT-COOH) was used as the starting material. SWCNT-PMMA compounds were further diluted in pure PMMA by conventional melt compounding at large scale (several kilograms) to obtain transparent composites containing 0.09 wt % SWCNT. The micro- and nano-dispersion of the SWCNT in the composites were analyzed using scanning electron microscopy (SEM) and transmission electron microscopy (TEM). The thermal and mechanical properties of the composites were determined by thermal gravimetric analysis (TGA), differential scanning calorimetry (DSC), tensile testing, and Charpy impact testing. At the the low SWCNT loading studied, the tensile properties remain unchanged, whereas the impact strength improves by 20%.

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 seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations31
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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