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Enregistrement W2794733288 · doi:10.1002/app.46484

Rheological behavior of high‐density polyethylene (HDPE) filled with paper mill sludge

2018· article· en· W2794733288 sur OpenAlexaff
Joël Soucy, François Godard, Pierre Rivard, Ahmed Koubaa

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Polymer Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNatural Fiber Reinforced Composites
Établissements canadiensUniversité du Québec en Abitibi-Témiscamingue
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHigh-density polyethyleneMaterials scienceDifferential scanning calorimetryCrystallinityComposite materialPolyethyleneRheometryDynamic modulusWood flourDynamic mechanical analysisRheologyPulp (tooth)Polymer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT A comparative study was conducted of composites made with sludge from three different paper mills. Sludges were obtained from a thermomechanical pulp (TMP), a chemico‐TMP (CTMP), and a Kraft mill with a feedstock of primarily black spruce. The primary sludge (PS) and secondary sludge (SS) were mixed at two different ratios (PS:SS = 7:3 and 9:1) and blended with high‐density polyethylene (HDPE) at 20%, 30%, and 40% proportion. The blends were tested using plate–plate geometry before subjection to frequency sweep by oscillation rheometry. The storage modulus ( G ′), loss modulus ( G ″), and complex viscosity (η*) increased with increasing paper sludge content. Decreasing the PS:SS ratio from 9:1 to 7:3 decreased G ′, G ″, and η*. Differential scanning calorimetry showed that sludge addition increased both the melting and crystallization temperature, for a positive effect on crystallinity. Although the behavior of sludge–high‐density polyethylene blends differed from that of traditional wood plastic composite made with wood flour, they obtained G ′, G ″, and η* values of the same magnitude. © 2018 Wiley Periodicals, Inc. J. Appl. Polym. Sci. 2018 , 135 , 46484.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Expérimental (laboratoire)low
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Expérimental (laboratoire)high
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,856

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,227 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

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

Citations5
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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