Nonisothermal Cure Kinetics of Epoxy/Polyvinylpyrrolidone Functionalized Superparamagnetic Nano-Fe3O4 Composites: Effect of Zn and Mn Doping
Notice bibliographique
Résumé
The effects of the bulk and surface modification of nanoparticles on the cure kinetics of low-filled epoxy nanocomposites containing electrochemically synthesized polyvinylpyrrolidone (PVP) functionalized superparamagnetic iron oxide (PVP-SPIO), Zn-doped PVP-SPIO (Zn-PVP-SPIO), and Mn-doped PVP-SPIO (Mn-PVP-SPIO) were studied using differential scanning calorimetry (DSC) and cure kinetics analyses. Integral and differential isoconversional methods were used to calculate the activation energies (Eα) and consequently propose the appropriate reaction model for the curing reaction under nonisothermal conditions. According to the alteration of Eα versus the fractional extent of conversion, the Eα trend was changed through the partial replacement of Fe2+ sites by the Zn2+ and Mn2+ cations in the general formula of MxFe3-xO4, due to smaller amounts of energy being required for curing by the incorporation of Zn-PVP-SPIO and Mn-PVP-SPIO nanoparticles into the epoxy resin. A good agreement was observed between the theoretical calculation and the observed calorimetric data for the model validation.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».