Morphology, mechanical properties and electromagnetic shielding effectiveness of poly(styrene‐ <i>b</i> ‐ethylene‐ <i>ran</i> ‐butylene‐ <i>b</i> ‐styrene)/carbon nanotube nanocomposites: effects of maleic anhydride, carbon nanotube loading and processing method
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Nanocomposites based on poly(styrene‐ b ‐ethylene‐ ran ‐butylene‐ b ‐styrene) (SEBS) and carbon nanotubes (CNTs) (SEBS/CNT) as well as SEBS grafted with maleic anhydride (SEBS‐MA)/CNT were successfully prepared for electromagnetic shielding applications. Both SEBS/CNT and SEBS‐MA/CNT nanocomposites were prepared by melt compounding and were post‐processed using two different techniques: tape extrusion and compression moulding. The different nanocomposites were characterized by Raman spectroscopy and rheological analysis. Their mechanical properties, electrical properties (10 -2 –10 5 Hz) and electromagnetic shielding effectiveness (8.2–12.4 GHz) were also evaluated. The results showed that the CNT loading amount, the presence of MA in the matrix and the shaping technique used strongly influence the final morphologies and properties of the nanocomposites. Whilst the nanocomposite containing 8 wt% CNTs prepared by compression moulding presented the highest electromagnetic shielding effectiveness (with a value of 56.73 dB, which corresponds to an attenuation of 99.9996% of the incident radiation), the nanocomposite containing 5 wt% CNTs prepared by tape extrusion presented the best balance between electromagnetic and mechanical properties and was a good candidate to be used as an efficient flexible electromagnetic interference shielding material. © 2018 Society of Chemical Industry
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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 ».