MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2600276685 · doi:10.1061/9780784480434.011

Study of the Parameters Controlling Nanoparticle Dispersion for Nanocomposite Geomembrane Applications

2017· article· en· W2600276685 sur OpenAlexaff
Patricia I. Dolez, Marek Weltrowski, Éric David

Notice bibliographique

RevueGeotechnical Frontiers 2017 · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer Nanocomposites and Properties
Établissements canadiensÉcole de Technologie SupérieureCTT Group (Canada)Cegep de Saint Hyacinthe
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNanocompositeGeomembraneHigh-density polyethyleneMaterials scienceNanoparticleDispersion (optics)PolymerLow-density polyethylenePolyethyleneComposite materialMatrix (chemical analysis)Polymer nanocompositeChemical engineeringNanotechnologyOpticsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nanocomposites give an innovative method to increase the mechanical, thermal, and barrier performance of geomembranes. However, all this can only be achieved if the nanoparticles are properly dispersed in the polymer matrix. For that purpose, nanoclay particles are functionalized with organic groups for instance. Polar compatibilizing agents are also often included in the nanocomposite formulation to improve the dispersion. Still, the optimal conditions for a perfect dispersion of nanoparticles in the polymer matrix that will lead to maximal performance of the nanocomposite geomembrane are yet to be identified. To help answer this question, this paper analyses the relative importance of different parameters that affect the dispersion of nanoparticles in a polymer matrix. The effectiveness of the approach is tested with data involving high density and linear low density polyethylene, various percentages of organically-modified nanoclay, and different compatibilizing agents.

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 candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,016
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)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,242 · 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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueGeotechnical Frontiers 2017Même sujetPolymer Nanocomposites and PropertiesTravaux en français237 207