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Enregistrement W2904240691 · doi:10.1063/1.5048188

Degradation in cone-plate rheometry

2018· article· en· W2904240691 sur OpenAlexafffund
A. Jeffrey Giacomin, P. H. Gilbert

Notice bibliographique

RevueReview of Scientific Instruments · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueRheology and Fluid Dynamics Studies
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésRheometerDegradation (telecommunications)BlanketingOxygenLimiting oxygen concentrationMaterials scienceNitrogenMechanicsAnalytical Chemistry (journal)ChemistryComposite materialRheologyPhysicsChromatographyComputer scienceOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We analyze quantitatively the oxidative degradation of a sample in a cone-plate rheometer, as oxygen diffuses inward, radially, from the free boundary. We examine rheometer error mitigation by means of nitrogen blanketing, and also, of cone-plate partitioning. We arrive at exact analytical expressions for the oxygen concentration, and thus, for the degradation rate. We then integrate this rate over time to get the amount of oxygen reacted as a function of radial position and time in the degrading sample. To illustrate the usefulness of our analytical expressions, we provide two worked examples investigating the effect of nitrogen blanketing and cone-plate partitioning. We find that, though nitrogen blanketing always produces less degradation, its benefits are limited for short times. Additionally, cone-plate partitioning provides a simpler solution and allows samples to be run for longer times without degradation compromising measurement, even in samples initially saturated with oxygen. We close by considering the effect of antioxidants.

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

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,470
Score d'incertitude au seuil0,304

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,251 · 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

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations8
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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