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Enregistrement W2970564993 · doi:10.6000/1929-5995.2019.08.01

Effect of Chemical Foaming Agent in Enhancing Dispersion of Montmorillonite in Polypropylene Nanocomposite

2019· article· en· W2970564993 sur OpenAlexvenueno aff
Ozan Azguler, Meltem Eryıldız, Mirigül Altan

Notice bibliographique

RevueJournal of Research Updates in Polymer Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer Nanocomposites and Properties
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials sciencePolypropyleneNanocompositeComposite materialUltimate tensile strengthDispersion (optics)Mixing (physics)Exfoliation jointMontmorilloniteMolding (decorative)PolymerIzod impact strength testFoaming agentTensile testingNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Homogenous dispersion of the nano particles in the polymer matrix is a key factor in order to achieve enhanced properties of the polymer nanocomposites. Dispersion or exfoliation of nano clay is difficult in the matrix during melt mixing. In this study, dispersion of nano montmorillonite (MMT) in polypropylene (PP) was done by using chemical foaming agent during melt mixing process. Chemical foaming agent (CFA) added (1 %wt.) PP/MMT nanocomposites were prepared on twin screw extruder. Then, injection molding was done to the granulated nanocomposites in order to obtain tensile test samples. Thermal test and morphological investigations were done. Tensile test was applied to observe the difference in mechanical strength of the nanocomposites depending on the presence of the foaming agent during melt mixing process. The results have shown that, dispersion of MMT enhanced in the matrix due to addition of chemical foaming agent. This brought improved tensile strength about 19% for the PP/MMT nanocomposites within same concentrations of nano filler.

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)0,010
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,448

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,312 · 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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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