Preparation of poly(methyl methacrylate)‐Silica nanoparticles via differential microemulsion polymerization and physical properties of <scp>NR</scp>/<scp>PMMA</scp>‐<scp>S</scp>i<scp>O</scp><sub>2</sub> hybrid membranes
Notice bibliographique
Résumé
Poly(methy methacrylate) (PMMA)‐SiO 2 nanoparticles were prepared via differential microemulsion polymerization. The effects of silica loading, surfactant concentration, and initiator concentration on monomer conversion, particle size, particle size distribution, grafting efficiency, and silica encapsulation efficiency were investigated. A high monomer conversion of 99.9% and PMMA‐SiO 2 nanoparticles with a size range of 30 to 50 nm were obtained at a low surfactant concentration of 5.34 wt% based on monomer. PMMA‐SiO 2 nanoparticles showed spherical particles with a core‐shell morphology by TEM micrographs. A nanocomposite membrane from natural rubber (NR) and PMMA‐SiO 2 emulsion was studied for mechanical and thermal properties and pervaporation of water‐ethanol mixtures. PMMA‐SiO 2 nanoparticles which were uniformly dispersed in NR matrix, significantly enhanced mechanical properties and showed high water selectivity in permeate flux. Thus, the NR/PMMA‐SiO 2 hybrid membranes have great potential for pervaporation process in membrane applications. POLYM. ENG. SCI., 2017. © 2017 Society of Plastics Engineers
Conservé avec la notice de tri, où il sert de preuve aux étiquettes ci-dessus.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Le tri à trois modèles
les 5 600 travaux triés →Les trois modèles l'ont jugé hors champ.
Polymer science on PMMA-silica nanoparticles and hybrid membranes; the object is a material.
The study investigates polymer nanoparticles and membrane properties, not research practice.
Materials science study of PMMA-silica nanoparticles and membranes; not about research itself.
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) | 0,000 | 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 ».