Stearic acid as interface modifier and lubricant agent of the system: Polypropylene/calcium carbonate nanoparticles
Notice bibliographique
Résumé
The toughness and the rheology of polypropylene (PP)‐calcium carbonate (CaCO 3 ) nanocompounds using stearic acid as an interface modifier were studied in this work. Compounding of the nanocomposites was carried out with a twin‐screw extruder. The benchmark samples (untreated) and stearic acid‐treated CaCO 3 nanoparticles were characterized by Fourier transform infrared (FTIR) spectroscopy. The nanocompounds were characterized by impact test, tensile test, scanning electron microscopy (SEM), rheological analysis, and differential scanning calorimetry (DSC). The elongation‐at‐break and impact resistance were increased in nanocompounds with interface modifier (stearic acid in hopper of the extruder). Nanocompounds with stearic acid showed the best dispersion state. Stearic acid helps to reduce complex viscosity acting as a lubricant, reducing frictional forces between nanoparticles of calcium carbonate (NCC) and PP chains. Nanocompounds with better dispersion state had crystallization temperatures very similar to the PP homopolymer. POLYM. ENG. SCI., 59:E279–E285, 2019. © 2019 Society of Plastics Engineers
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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 ».