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Enregistrement W4253378856 · doi:10.23939/ujmems2021.01-02.023

Investigation of rheological properties of graphene oxide and its nanocomposite with polyvinyl alcohol

2021· article· en· W4253378856 sur OpenAlexaff
Taraneh Javanbakht

Notice bibliographique

RevueUkrainian Journal of Mechanical Engineering and Materials Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueGraphene research and applications
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRheologyMaterials scienceShear ratePolyvinyl alcoholComposite materialShear (geology)ViscosityShear stressNanocompositeStrain rateOxideMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper focuses on the rheological properties of graphene oxide (GO) and its nanocomposite with polyvinyl alcohol (PVA). The purpose of this paper is to compare the mechanical properties of these materials. GO is a nanomaterial that has been widely studied in engineering. The comparison of its rheological properties with those of its nanocomposite with PVA has been required. Rheology is an appropriate method for the comparative investigation of the mechancial behavior of these materials. The challenge has been to compare the rheological parameters of these materials regarding their mechanical properties. This investigation shows that GO and GO-PVA do not exhibit the same viscosity change at low shear rates. While GO shows a significant decrease of viscosity, GO-PVA shows a steady state behavior at these shear rates. However, both GO and GO-PVA show a constant viscosity at high shear rates. These materials show the same behavior concerning the change of their viscosity versus shear strain or time. The changes of torque versus shear strain and time for GO and GO-PVA are representes as increasing curves and lines, respectively. The increase of shear stress versus shear rate or shear strain coincide for both materials. However, as expected, the first change represents an increasing line and the second one a curve. This original investigation shows the difference between the mechanical behaviour of GO and GO-PVA concerning the change of their viscosity at low shear rates and their similarity at high shear rates. Moreover, this study gives new results concernig the change of other parameters as described above. The unique physicochemical properties of GO have made it an important candidate in engineering and materials science. This investigation can lead to a better understanding of the rheological properties of GO and GO-PVA for the improvement of these applications.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,206 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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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