Lightweight and flexible bismuth oxide composite with enhanced <scp>x‐ray</scp> shielding efficiency
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Lead‐based shielding materials are commonly used to protect clinical personnel and patients from high energy x‐ray radiations. However, the toxicity and heavy weight of lead can result in serious health concerns and limit its applications. Alternatively, polymer composites are known as one of the potential candidates to shield high energy photons. Herein, polydimethylsiloxane (PDMS) nanocomposites are fabricated using different weight percentages (wt.%) of bismuth oxide (Bi 2 O 3 ) and multi walled carbon nanotube (MWCNT) nanoparticles. The mechanical strength of nanocomposites is evaluated by Instron 5548 Micro Tester. Also, x‐ray shielding properties are characterized using continuous x‐ray energies from 60 to 90 keV. To study the effect of the nanocomposite structure on mechanical and shielding properties, multilayer nanocomposites in 2 to 5 layers are also fabricated with alternately PDMS/Bi 2 O 3 and PDMS/MWCNT layers and are characterized by the same methods. The 5‐layer nanocomposite improves the mechanical strength from 1.7 MPa in neat PDMS to 4.68 MPa. It is also capable of attenuating 89% of the scattered x‐rays generated at a tube potential of 60 keV, with a weight advantageous in comparison with pure lead.
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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 ».