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Enregistrement W2339193743 · doi:10.1177/0021998316644852

Improvement of toughness properties of polypropylene filled with nanobentonite using stearic acid as interface modifier

2016· article· en· W2339193743 sur OpenAlexaff
Yarazett Hernández-Castillo, Tomás Lozano, Ana Beatriz Morales, Fabiola Navarro‐Pardo, Pierre G. Lafleur, S. Sánchez‐Valdés, Guillermo Martínez‐Colunga, Luisiana Morales‐Zamudio, Patricia de Lira-Gómez

Notice bibliographique

RevueJournal of Composite Materials · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer Nanocomposites and Properties
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesConsejo Nacional de Ciencia y Tecnología
Mots-clésStearic acidMaterials sciencePolypropyleneNanocompositeComposite materialDispersion (optics)Fourier transform infrared spectroscopyToughnessCrystallizationOrganoclayScanning electron microscopeWettingPolymerChemical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The mechanical properties of polypropylene-bentonite nanocomposites were studied in this work. In this study, stearic acid was used as both a new surface modifier of the nano bentonite and a new interface modifier during the compounding of the nanocomposites with a twin-screw extruder. Three different weight concentrations (1.5 wt.%, 2.5 wt.%, and 5.0 wt.%.) were chosen for each type of nanobentonite compounds. Fourier transform infrared spectroscopy allowed us the possibility to discard any chemical interaction between the nanobentonite and stearic acid. Nevertheless, the physical interactions between both components favored the mechanical properties, resulting in around 150% improvement in the elongation of the nanocomposites containing stearic acid as surface and interface modifier. This can be due to the good intercalation of the nanobentonite platelets as found by wide angle X-ray diffraction and this was further confirmed by scanning electron microscopy, where the fracture surface analyses of these nanocomposites showed the best dispersion and wetting of the nanoplatelets by the polymer matrix. Crystallization behavior was also modified by stearic acid incorporation and the nanocomposites with better dispersion exhibited crystallization temperatures similar to pure polypropylene.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 seuil0,518

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,220 · 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 tête enseignante, 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

Citations19
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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