Ultra-Low Percolation Threshold Induced by Thermal Treatments in Co-Continuous Blend-Based PP/PS/MWCNTs Nanocomposites
Notice bibliographique
Résumé
The effect of the crystallization of polypropylene (PP) forming an immiscible polymer blend with polystyrene (PS) containing conductive multi-wall carbon nanotubes (MWCNTs) on its electrical conductivity and electrical percolation threshold (PT) was investigated in this work. PP/PS/MWCNTs composites with a co-continuous morphology and a concentration of MWCNTs ranging from 0 to 2 wt.% were obtained. The PT was greatly reduced by a two-step approach. First, a 50% reduction in the PT was achieved by using the effect of double percolation in the blend system compared to PP/MWCNTs. Second, with the additional thermal treatments, referred to as slow-cooling treatment (with the cooling rate 0.5 °C/min), and isothermal treatment (at 135 °C for 15 min), ultra-low PT values were achieved for the PP/PS/MWCNTs system. A 0.06 wt.% of MWCNTs was attained upon the use of the slow-cooling treatment and 0.08 wt.% of MWCNTs upon the isothermal treatment. This reduction is attributed to PP crystals' volume exclusion, with no alteration in the blend morphology.
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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 ».