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Enregistrement W3116193579 · doi:10.3390/molecules26010082

Reliable Condensation Curing Silicone Elastomers with Tailorable Properties

2020· article· en· W3116193579 sur OpenAlexaff
Alena Jurásková, Stefan Møller Olsen, Kim Dam‐Johansen, Michael A. Brook, Anne Ladegaard Skov

Notice bibliographique

RevueMolecules · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSilicone and Siloxane Chemistry
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElastomerCuring (chemistry)SiliconeMaterials sciencePolydimethylsiloxaneSilsesquioxaneCoatingPolymerComposite materialThermal stabilitySilicone ElastomersSiloxaneSilanolPolymer chemistryChemical engineeringCatalysisOrganic chemistryChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The long-term stability of condensation curing silicone elastomers can be affected by many factors such as curing environment, cross-linker type and concentration, and catalyst concentration. Mechanically unstable silicone elastomers may lead to undesirable application failure or reduced lifetime. This study investigates the stability of different condensation curing silicone elastomer compositions. Elastomers are prepared via the reaction of telechelic silanol-terminated polydimethylsiloxane (HO-PDMS-OH) with trimethoxysilane-terminated polysiloxane ((MeO)3Si-PDMS-Si(OMe)3) and ethoxy-terminated octakis(dimethylsiloxy)-T8-silsesquioxane ((QMOEt)8), respectively. Two post-curing reactions are found to significantly affect both the stability of mechanical properties over time and final properties of the resulting elastomers: Namely, the condensation of dangling and/or unreacted polymer chains, and the reaction between cross-linker molecules. Findings from the stability study are then used to prepare reliable silicone elastomer coatings. Coating properties are tailored by varying the cross-linker molecular weight, type, and concentration. Finally, it is shown that, by proper choice of all three parameters, a coating with excellent scratch resistance and electrical breakdown strength can be produced even without an addition of fillers.

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)0,000
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,424

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,171 · 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

Citations15
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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