Morphological Analysis of Foamed HDPE/LLDPE Blends by X-ray Micro-Tomography: Effect of Blending, Mixing Intensity and Foaming Temperature
Notice bibliographique
Résumé
Non-invasive x-ray micro-computed tomography was employed for thorough quantitative and qualitative analysis of the cellular structure of foams made of linear low density polyethylene (LLDPE), high density polyethylene (HDPE) and their blends. Special emphasis was given to the differences between the results of 3D and 2D analyses, to evaluate the possible errors while studying the morphology using conventional 2D techniques (e.g. SEM). Blends with the weight compositions of 90%LLDPE/10%HDPE and 75%LLDPE/25%HDPE were produced at different rotor speeds of 10, 60 and 120 rpm and batch foaming was examined over a wide range of temperature. The void fraction values from 2D and 3D analysis were found to agree well with those obtained with the Archimedes method. Results showed more uniform cell size distribution for blends mixed at the lower spectrum of screw rotational speed. Among the blends with higher void fraction values and relatively uniform cellular structure, higher average cell size (3–30%) and cell population density (1.25–2.5 times) were noticed in 3D analysis compared with 2D data. The micro-CT images at different cross sections revealed anisotropic cell growth and more elongated cells along the thickness of the specimen. It was also observed that, with increase in foaming temperature, cell shrink prevailed over cell coalescence in the samples with lower viscosity (prepared at low rpm of 10), while for those with higher viscosity (prepared at an rpm of 60) cell coalescence was more dominant.
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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 | 0,001 | 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 ».