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Enregistrement W4386135397 · doi:10.1002/pc.27697

Crosslinking networks in epoxidized natural rubber/hemp hurd bio‐composites for the enhancement of thermal, mechanical, and water repellence properties

2023· article· en· W4386135397 sur OpenAlexafffund
Guowei Chen, Azin Adibi, Dylan Jubinville, Tizazu H. Mekonnen

Notice bibliographique

RevuePolymer Composites · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNatural Fiber Reinforced Composites
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Foundation for Innovation
Mots-clésMaterials scienceComposite materialVulcanizationNatural rubberAbsorption of waterUltimate tensile strengthEpoxySilaneCompounding

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Epoxidized natural rubber (ENR) bio‐composites filled with hemp hurd were fabricated via reactive batch‐mixing and vulcanization. The effect of the ENR‐hemp hurd grafting, silane modification, sulfur vulcanization, and the built‐up crosslinking networks on the thermomechanical and physical properties were analyzed. It was observed that the reactive mixing of ENR and hemp hurd caused epoxy ring opening followed by ether bonding of ENR onto the hemp hurd. There was evidence showing that the hemp fillers were also involved in the sulfur vulcanization. The sulfur vulcanized ENR bio‐composites displayed a low swelling index, homogeneous filler dispersion, and superior thermomechanical properties. The vulcanized bio‐composites with silane‐modified hemp hurd showed slightly less grafting but substantially reduced water absorption. The hardness, tensile strength, and modulus of the optimized formulation displayed a 300%, 1030%, and 960% enhancement as compared to the ENR baseline, respectively. Highlights ENR bio‐composites with hemp hurd were fabricated. Crosslinking networks were built‐up within the ENR/hemp bio‐composites. SiHemp show similar reinforcement but more water repellence. The synthesized composites had enhanced thermal and mechanical properties.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,820

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0010,001
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,228 · 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.

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

Citations11
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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