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Enregistrement W2979446026 · doi:10.1002/app.48607

Structural, mechanical, and gas barrier properties of poly(ethylene terephthalate) nanohybrid using nanotalc

2019· article· en· W2979446026 sur OpenAlexaff
Dipti Saxena, Narendren Soundararajan, Vimal Katiyar, Dipak Rana, Pralay Maiti

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Polymer Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer Nanocomposites and Properties
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceComposite materialThermogravimetric analysisDifferential scanning calorimetryGlass transitionDynamic mechanical analysisFourier transform infrared spectroscopyPolymerAmorphous solidTransmission electron microscopyToughnessThermal stabilityNanocompositeChemical engineeringCrystallographyNanotechnologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Amorphous poly(ethylene terephthalate) (PET)/nanotalc nanohybrids have been prepared through solution casting route. The fine dispersion of nanotalc clay in the polymer matrix has been examined through transmission electron microscopy (TEM). The intercalation and interaction of nanoclay have further been confirmed using X‐ray diffraction, ultraviolet, and Fourier transform infrared techniques. The thermal stability has been tested via thermogravimetric analysis and nanohybrids have been found thermally stable. The glass‐transition temperature has been further confirmed through DTA and differential scanning calorimetry analysis which has been increased in the presence of nanotalc arising from greater interaction. The nanohybrids have been tested for their mechanical performances and have been found to have improved mechanical responses for nanotalc‐filled nanohybrids. The modulus has been increased whereas toughness has been compromised meagerly. The modulus values have been theoretically predicted using various micromechanical models. The microhardness of the nanohybrids has been examined through Vicker hardness test. The theoretical prediction of the hardness values has been done using different micromechanical models. The structural development upon uniaxial stretching of the samples has been studied using small‐angle X‐ray scattering and wide‐angle ray diffraction. The stretched samples have found to have short‐range ordering as well as increased blob size and better coherency in the presence of nanotalc. The aspect ratio has been increased upon stretching. The inclusion of nanotalc has induced high barrier for gas permeation as compared to pure PET. The oxygen transmission rate has been found to decrease up to 64% for 8 wt % of filler concentration. The prediction of the permeability data has been done using different models considering different aspect ratios. The permeability values have been predicted very closely and nanohybrids have been found suitable for practical applications such as packaging. © 2020 Wiley Periodicals, Inc. J. Appl. Polym. Sci. 2019 , 137 , 48607.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,611

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,212 · 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

Citations22
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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