Ultrasound–assisted synthesis and characterization of polymethyl methacrylate/reduced graphene oxide nanocomposites
Notice bibliographique
Résumé
This article reports ultrasound–assisted synthesis of polymethyl methacrylate (PMMA)/reduced graphene oxide (RGO) nanocomposites by in situ emulsion polymerization coupled with in situ reduction of graphene oxide. The thermal degradation kinetics of the nanocomposites was also assessed with Criado and Coats‐Redfern methods. Intense microconvection generated by ultrasound and cavitation results in uniform dispersion of RGO in the polymer matrix, which imparts markedly higher physical properties to resulting nanocomposites at low (≤1.0 wt %) RGO loadings, as compared to nanocomposites synthesized with mechanical stirring. Some important properties of the PMMA/RGO nanocomposites synthesized with sonication (with various RGO loadings) are: glass transition temperature (0.4 wt %) = 124.5°C, tensile strength (0.4 wt %) = 40.4 MPa, electrical conductivity (1.0 wt %) = 2 × 10−7 S/cm, electromagnetic interference shielding effectiveness (1.0 wt %) = 3.3 dB. Predominant thermal degradation mechanism of nanocomposites (1.0 wt % RGO) is 1D diffusion with activation energy of 111.3 kJ/mol. © 2017 American Institute of Chemical Engineers AIChE J, 64: 673–687, 2018
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,001 | 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 ».