Asphaltene/polymer composites: Morphology, compatibility, and rheological properties
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this study, we investigate the use of asphaltene, a natural waste product that is inevitably formed during heavy oil processing, as a filler in polymer composites. The focus of this work is on the compatibility of various asphaltenes, featuring different polarities, with several polymers, including polypropylene (PP), polystyrene (PS), polymethyl methacrylate (PMMA), and polycarbonate (PC). The Hansen solubility parameters were plotted to predict the compatibility of polymers with different asphaltenes. Then, polymer composites were prepared by two common techniques: melt mixing and solution mixing. The dispersion state of the asphaltenes in each polymer was investigated by using imaging and rheological techniques. This work showed that the network structure of the asphaltenes and, thus, the final properties of the composites can be controlled by the polarity of asphaltenes, mixing technique, and melt viscosity of the polymer. For instance, more polar asphaltene (Asph P) produced smaller aggregates in PMMA, which has a higher polar solubility parameter than PP or PS. At 2.5 wt.% of asphaltene, Asph P showed 26% and 177% larger asphaltene agglomerates in PP and PS, respectively, than the less polar asphaltene (Asph Al). PS/asphaltene and PMMA/asphaltene composites prepared by the solution mixing method exhibited better dispersion compared to their melt‐mixed counterparts. In melt‐mixed composites, the dispersion quality of the asphaltene was better for polymers with higher melt viscosity. Thus, a careful choice of polymer, asphaltene, and preparation conditions can be used to tune the properties of asphaltene/polymer composites.
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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 ».