Synergistic Cross-linking and Reinforcing Enhancement of Rubber Latex with Cellulose Nanocrystals for Glove Applications
Notice bibliographique
Résumé
The effect of cellulose nanocrystals (CNCs) on the reinforcing, cross-linking, and solvent barrier properties of lightly cross-linked natural rubber (NR) latex films for dipped goods applications were investigated. Predispersed CNCs, activating, and curing agents were mixed with natural rubber latex and allowed to mature for 2 h. Films were then prepared from the matured latex via dipping and solvent casting processes. The incorporation of CNCs in the NR latex led to remarkable improvement in tensile strength and modulus with progressively thinner films. An increase in the cross-linking density of the rubber films were observed as a result of the incorporation of CNCs, which was observed from proton nuclear magnetic resonance analysis, and toluene swelling studies. This was likely attributed to an enhanced dispersion of the zinc oxide (ZnO) used as a cross-linking activator as observed from electron dispersive X-ray spectroscopy (EDX). A possible mechanism for the improved dispersion of ZnO in the latex in the presence of CNCs was the formation of Zn–CNC complexes. Higher cross-linking densities also led to lower water absorption over a prolonged time period. The nanocomposite thin films showed low permeability to a nonpolar solvent vapor, such as tetrahydrofuran (THF), but increased permeability to water vapor. A practical application of the observed barrier properties in dipped rubber goods could be in gloves, where permeation of perspiration from hands, is allowed while preventing the passage of nonpolar solvents.
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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 ».