Rheological behavior of cellulose nanocrystal suspensions in polyethylene glycol
Notice bibliographique
Résumé
The rheological behavior of cellulose nanocrystals (CNCs) in polar media based on polyethylene glycol (PEG) was investigated from aqueous suspensions to nanocomposites. The aim of this work is to improve our knowledge on the CNC behavior in polymer media and develop rheological indices to characterize the dispersion of nanoparticles in polymer matrices. CNCs were obtained from sulfuric acid hydrolysis of wood pulp and supplied after a spray- or freeze-drying process. Ultrasonication was used to break agglomerates and disperse CNCs in aqueous suspensions before mixing with an aqueous PEG solution at room temperature. The samples were subsequently dried and compression molded. From capillary and oscillatory shear rheology, no adsorption of PEG chains on CNCs could be detected, as many had previously hypothesized. The increase of PEG concentration in aqueous suspension favored the gelation by depletion effect and suggested CNC orientation. Viscoelastic properties and transmission electronic images of PEG/CNC nanocomposites highlighted the formation of a percolated network of CNCs for low concentrations ≥ 0.15 vol. %. From the model of Shih et al., a fractal dimension of 2 was obtained for these percolated nanocomposites, suggesting a 2D network of CNCs in the PEG matrix.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».