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Enregistrement W3142511949 · doi:10.3390/molecules26071974

Poly(Methyl Methacrylate) Coatings Containing Flame Retardant Additives from Suspensions in Water-2-Propanol

2021· article· en· W3142511949 sur OpenAlexafffund
Xuelin Li, Zhengzheng Wang, Sadman Sakib, Ritch Mathews, Igor Zhitomirsky

Notice bibliographique

RevueMolecules · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueFlame retardant materials and properties
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMaterials scienceChemical engineeringCoatingPoly(methyl methacrylate)PolymerFire retardantAqueous solutionMethyl methacrylateSalting outElectrophoretic depositionMethacrylatePolymer chemistryComposite materialOrganic chemistryMonomerChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A dip-coating technique is designed for deposition of poly(methyl methacrylate) (PMMA) from water/2-propanol mixture, avoiding the use of traditional toxic solvents. Solutions of PMMA macromolecules with high molecular weight (MW) are obtained for a water/2-propanol ratio of 0.15–0.33 and the solubilization mechanism is discussed. The ability to use concentrated PMMA solutions and high MW of the polymer are the key factors for the successful dip coating deposition. The coating mass for 10 g L−1 polymer solutions shows a maximum at a water/2-propanol ratio of 0.25. The deposition yield increases with the polymer concentration increase and with an increasing number of the deposited layers. PMMA deposits protect stainless steel from aqueous corrosion. The coating technique allows for the fabrication of composite coatings, containing flame-retardant materials (FRMs), such as commercial halloysite, huntite, hydrotalcite, and synthesized Al(OH)3, in the PMMA matrix. The FRM content in the coatings is modified by variation of the FRM content in colloidal suspensions. A fundamentally new method is developed, which is based on the salting out aided dispersive extraction of Al(OH)3 from the aqueous synthesis medium to 2-propanol. It is based on the use of hexadecylphosphonic acid molecules as extractors. The method offers advantages of reduced agglomeration.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,214 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations11
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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