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Enregistrement W2563155894

Functional Polymer Foams from In-situ Fibrillated Polymer Blends

2015· dissertation· en· W2563155894 sur OpenAlexfundno aff
Ali Rizvi

Notice bibliographique

RevueTSpace (University of Toronto) · 2015
Typedissertation
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer Foaming and Composites
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaSaudi Basic Industries CorporationEastman Chemical Company
Mots-clésIn situMaterials sciencePolymerPolymer scienceComposite materialOrganic chemistryChemistry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Polymer foams are utilized in a range of applications such as absorption, mechanical cushioning, thermal and sound insulation, and medical devices. In comparison with amorphous polymer foams, foams of semicrystalline polymers are desirable in applications that require higher service temperatures and chemical resistance, but preparing foams of semicrystalline polymers is challenging due to their weak melt strength near processing temperatures. Blending of immiscible polymers has emerged as a convenient route to tune the viscoelastic and crystallization properties of polymers. Here we show that the in-situ generation of a fibrillar morphology during physical blending of immiscible polymers can broaden the foam processing window of semicrystalline polymers. These results formed the basis for a W.O. Patent. We anticipate that these results will help in the development of alternative polymer formulations and optimization of existing ones for the large-scale manufacture of semicrystalline polymer foams with unique properties for advanced applications. For example, novel superhydrophobic and oleophilic open-cell foams were obtained from polypropylene (PP) containing polytetrafluoroethylene (PTFE) fibrillar dispersed phases in a fully scalable extrusion process. These open-cell foams are technologically promising for applications such as oil-spill cleanup, organic pollutant removal, and field water remediation.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,171
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,234
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.

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

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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