Crystallization behavior of polypropylene/silver nanocomposites using polyethylene glycol as reducing agent and interface modifier
Notice bibliographique
Résumé
In this work, isotactic polypropylene (iPP) nanocomposites were prepared containing silver nanoparticles (Ag-NPs) with a novel and easy method, using polyethylene glycol (PEG) as reducing agent and surface modifier. Ag-NPs were prepared using different amounts in weight of silver nitrate into PEG to induce the formation of Ag-NPs. PP/Ag nano compounds were prepared by melt blend method: single-screw extruder and internal Brabender mixer. The effects of Ag-NPs and PEG on the crystallization, morphology, thermal, and mechanical properties were evaluated. Ag-NPs with a particle size of 80 nm and typical growth of the β-form in iPP were observed. The presence of PEG in samples of PP/Ag-NPs was detected by infrared spectrometry and the peak characteristic of Ag-NPs by ultraviolet–visible analysis. X-Ray diffraction patterns and differential scanning calorimetry thermograms showed the β-phase formation in both of the dispersion methods, but Brabender mixer showed higher percentages of crystallinity (31% of β-phase). The elongation at break was increased and it was directly dependent on the relative amount of crystalline β-phase. PEG is an excellent precursor to get Ag-NPs and a good interface modifier of iPP.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».