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Enregistrement W3180129729 · doi:10.1515/ipp-2020-4057

Nanoclay Migration and the Rheological Response of PBAT/LDPE Blends

2021· article· en· W3180129729 sur OpenAlexaff
Mohammadreza Nofar, Mojtaba Mohammadi, Pierre J. Carreau

Notice bibliographique

RevueInternational Polymer Processing · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer crystallization and properties
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLow-density polyethyleneMaterials scienceMixing (physics)RheologyComposite materialNanocompositeViscosityPolyethylene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Blends of a poly(butylene adipate-co-terephthalate) (PBAT) and a low density polyethylene (LDPE) (80 wt%/20 wt%) were prepared through a twin screw extruder while incorporating 3 wt% Cloisite 30B (C30B) nanoclay that possessed a much higher affinity with PBAT. The blends were processed through three melt mixing strategies: ( i) direct mixing of all three components, (ii) mixing C30B and PBAT followed by mixing with LDPE, and (iii) mixing C30B and LDPE followed by mixing with PBAT. The rheological properties of each system were determined in small amplitude oscillatory shear (SAOS) experiments. The migration of C30B nanoparticles from the LDPE minor phase towards the PBAT matrix was then monitored in the blend nanocomposites prepared through strategy (iii) via SAOS time sweep experiments. It was firstly understood that the C30B migration could be detected during time sweep SAOS experiments. The migration time was observed to be frequency dependent due to the smaller length scales probed at larger frequencies. Such migration occurred even faster when the SAOS time sweep experiments were conducted at a higher temperature due to the viscosity reduction.

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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,635

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)0,0010,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,243 · 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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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