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Enregistrement W3201333251 · doi:10.1515/ipp-2020-4044

The Effect of Nanosilicates on the Performance of Polyethylene Terephthalate Films Prepared by Twin-Screw Extrusion

2021· article· en· W3201333251 sur OpenAlexaff
Abbas Ghanbari, Marie‐Claude Heuzey, Pierre J. Carreau

Notice bibliographique

RevueInternational Polymer Processing · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer Nanocomposites and Properties
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceOrganoclayNanocompositePolyethylene terephthalateComposite materialExtrusionCrystallizationScanning electron microscopeChemical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Polyethylene terephthalate (PET) films were prepared by cast extrusion using a twin-screw extruder with a severe screw profile. The effect of an organically modified montmorillonite on thermal, mechanical, optical, and barrier properties of the PET films were investigated. Morphological characterization of the nanocomposite films was performed by employing wide angle X-ray diffraction (WAXD), scanning electron microscopy (SEM), and transmission electron microscopy (TEM) followed by image analysis. The results unfold a mixed morphology for the nanocomposite films with more than 95% exfoliated and intercalated silicate layer structures, depending on the screw rotation speed. The remarkable dispersion of the organoclay particles at the nano-level is discussed in terms of solubility parameter and favorable interactions between PET macromolecules and organic modifier of the nanoclay. The crystal content of the nanocomposite films and their cold and hot crystallization temperatures confirmed the role of silicate nanolayers as a heterogeneous nucleating agent. While all nanocomposite films exhibit higher haze values in comparison to the neat PET samples, incorporation of 2 wt% nanoclay brought about 25% increase in tensile modulus and barrier properties. A range of screw rotation speeds with optimized properties in terms of haze, morphology, thermal, mechanical, and barrier properties is suggested.

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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,297

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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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