SYNTHESIS OF POLYSTYRENE/SiO2 AND POLYISOPRENE/SiO2 NANOPARTICLES VIA RAFT EMULSION POLYMERIZATION
Notice bibliographique
Résumé
Polystyrene-silica (PS-co-RAFT-SiO2) and polyisoprene-silica (PIP-co-RAFT-SiO2) nanoparticles were synthesized via reversible addition-fragmentation chain-transfer (RAFT) emulsifier-free emulsion polymerization. The core-shell morphology of polymer-silica nanoparticles have attributed to reduce the agglomeration of silica. The effects of macro-RAFT agent to initiator ratio on monomer conversion, particle size, particle size distribution, grafting efficiency and silica encapsulation efficiency were investigated. The particle size of PS-co-RAFT-SiO2 and PIP-co-RAFT-SiO2 nanoparticles decreased with increasing macro-RAFT agent to initiator ratio ([R]:[I]) and showed a narrow size distribution for all polymerizations. For PIP-co-RAFT-SiO2 preparation, the type of water-soluble initiator were also studied. The particle size of emulsion prepared using ACP initiator was smaller than that using V50 initiator due to the different structure of the initiators. Furthermore, Poly(methyl methacrylate)-silica (PMMA-SiO2) and poly(styrene-co-methyl methacrylate) )-silica (poly(ST-co-MMA)-SiO2) nanoparticles were prepared via differential microemulsion polymerization. The effects of silica loading and surfactant concentration on monomer conversion, particle size, particle size distribution and silica encapsulation efficiency were investigated. PMMA-SiO2 nanoparticles with a size range of 30–50 nm and high monomer conversion of 99.9% were obtained at a low surfactant concentration of 5.34 wt% based on monomer. For poly(ST-co-MMA)-SiO2 nanoparticles, a high monomer conversion and small particle size (20–40 nm) were obtained under optimum reaction conditions with a low surfactant concentration (3 wt% based on monomer). The nanocomposites have been used as nano-filler in natural rubber latex. Accordingly, NR/polymer-SiO2 blends had improved thermal and mechanical properties.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».