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Enregistrement W4286218358 · doi:10.25073/2588-1140/vnunst.5402

Synthesis of Nanoplatelet Zinc Borate and its Combination with Expandable Graphite and Red Phosphorus as Flame Retardants for Polypropylene

2022· article· en· W4286218358 sur OpenAlexfundno aff
Truong Cong Doanh, Nguyen Thi My Hanh, Nguyen Thi Thu Hien, Doan Tien Dat, Vu Minh Tan, Mai Ha Hoang

Notice bibliographique

RevueVNU Journal of Science Natural Sciences and Technology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueFlame retardant materials and properties
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPartenariat Canadien Contre Le CancerVietnam Academy of Science and Technology
Mots-clésZinc borateMaterials scienceFire retardantZincPolypropyleneNanocompositeContact angleChemical engineeringScanning electron microscopeFourier transform infrared spectroscopyNuclear chemistryNanoparticleBoronComposite materialMetallurgyChemistryOrganic chemistryNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The zinc borate nanoparticles (2ZnO.3B2O3.3H2O) were successfully prepared by precipitation reaction in aqueous solutions of borax and zinc sulfate using oleic acid as a surfactant. The structural, morphological characteristics and the wettability of the particle surface were studied through Fourier transform infrared spectroscopy (FT-IR), X-ray diffraction (XRD), scanning electron microscopy (SEM), and the contact angle. The hydrophobic zinc borate (n-ZB) had nanoplatelet morphology with a diameter of 1.0 - 1.5 µm and thickness of about 90 nm. Nano zinc borate showed a synergistic influence with expandable graphite (EG) and red phosphorus (RP) on the flame retardant properties and thermo-oxidative stability of polypropylene (PP). The nanocomposite 7n-ZB/7RP/7EG/PP achieved the V-1 UL94 verticle burning test with a limited oxygen index of 23.7% and the char yield of 14.67 wt.% at 900 oC. Furthermore, the fire retardant performance and the mechanical properties of the nanocomposites loading ZB nanoparticles were improved compared with the composites employing commercial ZB microparticles.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,217 · 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.

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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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