Preparation and Characterization of Reduced Graphene Oxide Based Natural Rubber Nanocomposites
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This work describes the effect of reduced graphene oxide (RGO) addition in natural rubber (NR). Firstly, RGO was synthesized based on the improved Hummer’s method then characterized by Fourier transform infrared spectroscopy (FTIR), X-ray photoelectron spectroscopy (XPS), and thermogravimetric analysis (TGA) to confirm that the RGO surface contains hydroxyl, epoxy, and carboxyl functional groups to improve graphene interaction with the NR matrix. In a second step, the synthesized RGO was predispersed in NR latex using the co-coagulation technique then added at different amounts (0 to 2 parts per hundred rubber (phr)) to a basic NR formulation and compounded in an internal mixer. The results show that the crosslink density of the developed NR/RGO nanocomposites increased by 65% for RGO concentration of 2.0 phr. For the same RGO concentration, a significant increase in tensile strength (53%) and Young’s modulus (31%) were also observed. Finally, a significant improvement (26%) of the thermal conductivity was obtained with the addition of only 0.5 phr of RGO.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».