In Situ Visualization for Control of Nano-Fibrillation Based on Spunbond Processing Using a Polypropylene/Polyethylene Terephthalate System
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In situ generation of polyethylene terephthalate (PET) nanofibrils in polypropylene (PP) microfibers via fiber spinning in a spunbond process was studied in this work. The effects of polymer flow rate and air speed in the drafter on the formation of PET fibrils were investigated using a pilot scale machine. An in-situ visualization technique was applied to examine the fiber evolution events and stretch profile at die exit. A scanning electron microscope was used to analyze and investigate the morphology of the dispersed domain. The PET dispersed phase was fibrillated within the PP matrix such that a nonofibrillated composite containing fibrils with an average size around 100 nm was obtained. It was found that the final fibril size directly depends on the degree of die swell, the air speed and the polymer flow rate. It was also found that the in situ observed size of the micro-scale PP/PET fibers was well correlated to the size of the nano-scale PET fibers formed in the PP matrix. The visualization results revealed that a smaller fibril diameter was obtainable by increasing the stretching on the spin line and/or decreasing the die swell.
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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 ».