MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4296523069 · doi:10.18280/acsm.460404

Assessment of Polyethylene Geomembrane Properties after Accelerated Thermal Ageing

2022· article· en· W4296523069 sur OpenAlexvenueno aff
Addessalam Bezza, S. Bouhelal

Notice bibliographique

RevueAnnales de Chimie Science des Matériaux · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLandfill Environmental Impact Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeomembraneCrystallinityMelt flow indexPolyethyleneShore durometerMaterials scienceUltimate tensile strengthComposite materialHigh-density polyethylenePolymer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Application temperatures and exposure environments are among the causes of premature antioxidant loss in polymer geomembranes. Therefore, over the long term, polymer degradation takes place which is reflected in geomembrane properties. In this work, accelerated thermal ageing of polyethylene geomembrane was carried out in a climatic chamber at 70℃ with 21% oxygen. The evolution of tensile properties, puncture resistance, and shore D hardness with exposure time was assessed. Changes in chemical and crystalline structure and melt flow index were made. According to the findings, geomembrane surface oxidation takes place in the polyethylene matrix after 9 months of exposure. This fact is confirmed by evaluating carbonyl, vinyl, and hydroxyl indexes. Uniaxial tensile properties, puncture resistance, and shore D hardness indicated slight changes after one year of exposure. While the crystallinity index, determined by XRD measurement, has shown an increase with exposure. Further, melt flow index measurements confirmed the absence of chain scission during the early exposure periods. However, for longer periods, chain scission reactions occurred and MI values increased moderately after five months of accelerated aging. All results indicated no significant bulk degradation while maintaining a certain mechanical resistance with applications under a temperature of 70℃. This temperature value is relevant in a waste storage center, but the studied geomembrane is not recommended for this case.

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 seuil0,003

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAnnales de Chimie Science des MatériauxMême sujetLandfill Environmental Impact StudiesTravaux en français237 207