Solvent Vapour Induced Film Formation of PS/AgNPs Composites Using Spectroscopic Techniques
Notice bibliographique
Résumé
In this work, pyrene labeled polystyrene (PS) latex dispersions and silver nanoparticles (AgNPs) were mixed at different weight ratios of AgNPS in the range of 0-50 wt%. Powder (PS/AgNPs) films were prepared on glass substrates from these mixtures by the drop-casting method at room temperature. The fast transient fluorescence (FTRF) technique was used to monitor the film formation process of PS/AgNPs composites by measuring the fluorescence lifetimes of pyrene during vapour exposure. It was observed that pyrene lifetimes decreased as vapour exposure time, t increased obeying Stern–Volmer kinetic. The optical transmission (UVV) experiments showed that the transparency of the films decreased with increasing AgNPs content. Transparent films were produced for the composites with 0 to 20 wt % of AgNPs content. The Prager–Tirrel model was employed to FTRF and UVV data to obtain back-and-forth frequencies, ν, of the reptating PS chains during vapour induced film formation process and polymer interdiffusion was found to obey a t1/2 law. Although the conductivity increased by 3 orders of magnitude with increasing AgNPs content, the composites behaved like an insulator. The morphology of composite films also progressively changed during vapour exposure and affected by AgNPs content.
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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 | 0,001 |
| 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 ».