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Enregistrement W2567962783 · doi:10.1002/app.44748

Comparative behavior of <i>in situ</i> silica generation in saturated rubbers: EPDM and hydrogenated natural rubber

2017· article· en· W2567962783 sur OpenAlexaff
Kitti Ongwongsakul, Garry L. Rempel, Sirilux Poompradub, Napida Hinchiranan

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Polymer Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer Nanocomposites and Properties
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesThailand Research Fund
Mots-clésNatural rubberMaterials scienceSwellingGlass transitionEthylene propylene rubberEPDM rubberVulcanizationPolymerComposite materialChemical engineeringPolymer chemistryCopolymer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Role of carbon‐carbon double (CC) bonds content and their position in ethylene‐propylene diene ter‐polymer (EPDM), hydrogenated natural rubber (HNR) and natural rubber (NR) on in situ silica formation using tetraethoxysilane (TEOS) as a silica precursor is comparatively investigated. Glass transition temperature ( T g ) reflecting rubber chain flexibility is found as an important factor for in situ silica generation via swelling method. Despite of similar solubility parameters, NR has higher TEOS‐swelling degree resulting in the higher in situ silica content (30.8 phr) than EPDM (3.50 phr) and HNR (10.4–17.6 phr) due to the higher T g of EPDM and HNR providing the less chain flexibility to be swollen in TEOS solution. The morphological analysis implies that CC bonds in saturated rubbers may be agglomeration sites for in situ silica particles. For practical applications, saturated rubbers containing in situ silica/NR vulcanizates showed the improvement of mechanical properties and resistance of thermal and ozone degradation. © 2017 Wiley Periodicals, Inc. J. Appl. Polym. Sci. 2017 , 134 , 44748.

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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,457

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,256 · 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

Citations7
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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