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Enregistrement W4205135847 · doi:10.1002/mren.202100055

Effects of Poly(propylene glycol)‐Based Triamine on the Sol/Gel Curing and Properties of Hybrid Non‐Isocyanate Polyurethanes

2022· article· en· W4205135847 sur OpenAlexafffund
Louis‐Paul Bowman, Georges R. Younes, Milan Marić

Notice bibliographique

RevueMacromolecular Reaction Engineering · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer composites and self-healing
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMcGill University
Mots-clésPrepolymerIsocyanateCuring (chemistry)Polymer chemistryDiamineMaterials sciencePolyurethaneAbsorption of waterUltimate tensile strengthSilaneChemistryChemical engineeringComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Non‐isocyanate polyurethanes (NIPUs) synthesized from biodiesel‐derived diglycerol dicarbonate (DGC) and triamine functional poly(propylene glycol) (Jeffamine) are investigated to improve upon poor water resistance and slow curing kinetics observed in (DGC/diamine functional Jeffamine) NIPUs. The structural, thermal, and rheological properties of the prepolymer formulations match those of their diamine‐prepared analog previously reported. The NIPU prepolymers (number average molecular weight, M N between 4200 and 6400 g mol −1 ) are subsequently functionalized with trimethoxy silane end‐cappers to yield moisture‐curable hybrid NIPUs. The prepolymers are both successfully end‐capped and subsequently cured under ambient conditions. The sol/gel curing kinetics of the prepolymers are extensively studied, and the effects of the capping methodology, moisture, and the amount of catalyst are quantified so that gel times are observed in as little as 1.4 h at room temperature. The developed curing methods are effective leading to final hybrid films with high gel contents (>86%). The tensile properties of the final films resulting are considerably better compared to previously reported DGC/Jeffamine‐based NIPUs, which are too soft to undergo mechanical testing. Also, the films are found to exhibit a tenfold decrease in water absorption compared to the latter (5% vs 70%, respectively).

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 enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,517

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)0,0000,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,181
Écart entre enseignants0,175 · 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
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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