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Enregistrement W4366202025 · doi:10.1155/2023/4817731

Synthesis and Experimental Thermal Adsorption Characteristics of Epoxy Hybrid Composite for Energy Storage Applications

2023· article· en· W4366202025 sur OpenAlexaff
R. Venkatesh, Roshita David, C. B. Priya, M. Aruna, Gopal Kaliyaperumal, Mukilarasan Nedunchezhiyan, Avinash Malladi, M. Karthikeyan

Notice bibliographique

RevueAdsorption Science & Technology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNatural Fiber Reinforced Composites
Établissements canadiensHorizon College and Seminary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBasalt fiberEpoxyComposite materialKevlarMaterials scienceThermal conductivityComposite numberThermal decompositionAdsorptionThermal expansionPolymerFiberChemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Polymer-based matrix hybrid composites meet their demand in various engineering applications and food industries due to their excellent mechanical, thermal, corrosion, and biodegradable performance. The polymer-based hybrid composites have been a better choice for high thermal insulation at low cost. This experiment attempted to find the thermal adsorption characteristics, heat deflection temperature, linear thermal expansion, and thermal conductivity of epoxy hybrid composites, which contained four different layers of Kevlar and basalt fiber fabricated via a low-cost conventional hand mold layup technique. This experiment revealed that the effect of basalt/Kevlar fiber on epoxy increased thermal performance. The results noted that the hybrid composite consists of less Kevlar fiber with the maximum basalt fiber of sample 4, showed excellent thermal adsorption effect on weight loss limited at 70.98%, and a better heat deflection temperature and[Formula: see text]per °C linear thermal expansion were obtained. Sample 3 exhibited a maximum thermal conductivity of 0.251 W/mK. However, the thermal adsorption of hybrid composite has been limited by more basalt fiber, leading to a 1 wt%/°C decomposition rate.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,251 · 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

Citations20
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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