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Enregistrement W2524870861 · doi:10.1002/mame.201600292

Evaluation of Octyltetramethyldisiloxane‐Containing Ethylene Copolymers as Composite Lubricant for High‐Density Polyethylene

2016· article· en· W2524870861 sur OpenAlexaff
Zhen Jin, Hong Fan, Bo‐Geng Li, Shiping Zhu

Notice bibliographique

RevueMacromolecular Materials and Engineering · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTribology and Wear Analysis
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesDivision of Chemistry
Mots-clésMaterials scienceCopolymerHigh-density polyethyleneSiliconePolyethyleneLubricantComposite materialMasterbatchThermal stabilityComposite numberOctamethylcyclotetrasiloxaneEthylenePolymer chemistryChemical engineeringPolymerNanocompositeOrganic chemistryCatalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A series of octyltetramethyldisiloxane‐containing ethylene copolymers, poly(ethylene‐co‐OO7) (abbreviated as E‐co‐OO7), are prepared from vanadium catalyzed copolymerization of ethylene with 1‐oct(7‐en)yl‐3‐octyl‐1,1,3,3‐tetramethyldisiloxane (or OO7) macromonomer. The copolymers containing different silicone contents are employed as composite lubricants for high‐density polyethylene (HDPE). The influences of the silicone content in the copolymer and that of the added copolymer amount in the blend on the bulk and surface properties of the blends are systematically investigated. The results show that E‐co‐OO7 exhibits superior overall performance in comparison with conventional lubricants silicone masterbatch and polyethylene wax. Compared to HDPE control, 10 wt% E‐co‐OO7 addition increases the melt flow rates by 49%, increases the elongation at break from 740 to 860%, increases the water‐contact angle from 90° up to 108°, lowers the coefficient of friction from 0.072 to 0.049, lowers the specific wear rate from 11 × 10−3 to 5.6 × 10−3 mm3 Nm−1. The impact strength and high temperature thermal stability are also slightly improved. The measured Si/C atomic ratios demonstrate the sufficient silicone enrichment on surface of the blends. E‐co‐OO7 with 23.5 SiOSi per 1000 C gives the best internal lubrication, and E‐co‐OO7 with 29.7 SiOSi per 1000 C gives the best external lubrication. image

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 enseignants0,000
Score d'incertitude au seuil0,001

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)0,0000,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations10
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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