Effect of Graphene Nanoplatelet Addition on the Conductive Behavior of Solution Mixing Processed Polylactide Biopolymer Nanocomposites
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The fabrication of highly thermally and electrically conductive polymer materials is of interest for multiple applications, for example, in electronics packaging and biosensors. Polylactic acid (PLA), a commercially available and biodegradable polyesters, is widely used and studied since it is considered a environmentally friendly alternative to petrochemical-based synthetic polymers. In the present study, graphene nanoplatelets (GNP) reinforced PLA composites were prepared via solution blending followed by a compression molding process. Various physical and thermo-mechanical analyses were performed with the prepared composites. For instance, the electrical conductivity of PLA/GNP composites at various filler loadings was determined using four-point probe resistivity measurements. An electrical conductivity of 0.1 S/cm was achieved at a GNP loading of 12 wt%. Using the hot-disk transient plane source method, anisotropic thermal conductivity properties were evaluated. An in-plane and through-plane thermal conductivity of 0.87 W/mK and 0.58 W/mK was achieved with the addition of 6 wt% GNP, which is a nearly twofold and over fourfold increase compared to neat PLA, respectively.
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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 ».