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Enregistrement W3209939661 · doi:10.32920/ryerson.14655726.v1

An Investigation Into Surface Modificatin Of Polyethylene Film By Ozonation

2021· preprint· en· W3209939661 sur OpenAlexaff
Dipak P. Patel

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer Nanocomposite Synthesis and Irradiation
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContact angleFourier transform infrared spectroscopyUltimate tensile strengthOzoneLinear low-density polyethylenePolymerPeroxideAqueous solutionPolyethyleneAqueous two-phase systemPolyethylene terephthalateMaterials scienceChemistryHydrogen peroxideNuclear chemistryChemical engineeringComposite materialOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>The aim of this study was to investigate the hydrophilic modifications of the polymer films by ozonation. In this study, the polymer films (LD+LLDPE) were ozonated in gas phase and in aqueous phase, respectively. The surfaces of the polymer films were investigated in terms of peroxide generation, contact angle measurement, Fourier transform infrared (FTIR) spectroscopy and tensile strength measurements. </p> <p>Experimental results indicated that the amount of peroxide groups generated increased with ozonation time and applied ozone dose. It was also observed that the efficiency of ozonation was similar for gas phase ozonation, and aqueous ozonation. Catalyst screening revealed that Fe (III) and Cu (II) were both effective in accelerating peroxide generation. </p> <p>The hydrophilicity improvement of the film after ozonation was confirmed by contact angle measurements and Fourier transform infrared measurements. The LD+LLDPE films kept good tensile strength after ozonation. Even after 120 min ozonation at 1.0 wt% applied ozone dose, 85% of the tensile strength still remained. </p> <p>The application of catalyst to modify polymer film is the first of its kind. In this study, the approach proved to be successful for LD+LLDPE films.</p>

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)0,001
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,988

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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