Extrusion foaming of multiphasic polyethylene/ethylene-vinyl acetate copolymer/carbon nanotube mixtures: Tailoring foam properties by selective localization of nanoparticles
Notice bibliographique
Résumé
Semi-conductive foams based on low-density polyethylene/ethylene-vinyl acetate copolymer (LDPE/EVA) blends in the presence of carbon nanotubes (CNTs) were prepared using a twin-screw extrusion process. The effects of CNTs content and localization state in the binary mixture on the physical and structural properties of LDPE/EVA/CNT foams were investigated. The results confirmed that the void fraction, cell density, bubble size and cell size distribution of foams are optimal against CNT loading. The lightest LDPE/EVA/CNT foam was obtained by the CNT localization in the LDPE matrix. This foam containing 2.5 phr of CNT had smaller cells and more uniform cell size comparing to the pure blend foam. The cell density of this foam was 1.598 × 10 6 cells/cm 3 , which is much larger than that for the blend foam, 8.64 × 10 5 cells/cm 3 . However, the CNT localization state in the dispersed EVA domains resulted in lower void fractions and cell densities comparing with the LDPE/EVA blend foam. The findings clarify the profound impact of the nanofiller localization state on the foam properties of the binary polymeric systems. Light semiconductive LDPE/EVA foams with small cells, uniform cell size and high cell densities were achieved by localizing and dispersing the CNT nanoparticles in the LDPE matrix phase.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».