Influence of functionalized polypropylene on polypropylene/graphene oxide nanocomposite properties
Notice bibliographique
Résumé
Graphene oxide (GO) derived from oxidation of natural graphite contains many active groups that can interact with a great variety of polar moieties. In this work, polypropylene (PP)/graphene oxide nanocomposites using polypropylene (PP) grafted with amine‐alcohol (PPgDMAE) as compatibilizer were prepared by two different methods. Maleic anhydride grafted PP (PPgMA) was reacted with 2‐[2‐(dimethylamine)‐ethoxy] ethanol (DMAE) in the melt for forming amine‐alcohol functionalized polypropylene (PPgDMAE). Nanocomposites were prepared by two methods. In one method, PP/GO nanocomposite was prepared by direct melt mixing in an internal batch mixer using PPgDMAE as compatibilizer. In another method, a previous mixing of PPgDMAE with GO in hot Xilene was done and then, once the solvent was evaporated, it was incorporated into PP by melt‐mixing. The microstructure and interface enhancement of the prepared composites were analyzed by Fourier transform infrared spectroscopy (FTIR), Raman, X‐ray difraction (DRX) contact angle, scanning and transmission electron microscopy (STEM), mechanical, thermal, and electrical properties measurements. Fourier transform infrared spectroscopy (FTIR) revealed the interaction between GO and PPgDMAE. The loading of GO conducted to enhance the composite mechanical properties attributed to the strong interfacial interactions between GO and PPgDMAE. A significant improvement in mechanical thermal stability and electrical properties was observed when nanocomposites were prepared by the solution blending method compared with melt mixing method. This work suggests a potential application of GO in preparation of high performance PP composites. POLYM. COMPOS., 39:1361–1369, 2018. © 2016 Society of Plastics Engineers
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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) | 0,001 | 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 ».