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Enregistrement W4392952278 · doi:10.1016/j.polymer.2024.126942

Styrene-ethylene-butylene-styrene (SEBS) melt-blown fibers for oil spill remediation and oil barrier geotextiles

2024· article· en· W4392952278 sur OpenAlexafffund
Ethan A. Crawford, Binh M. Trinh, Tizazu H. Mekonnen

Notice bibliographique

RevuePolymer · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSurface Modification and Superhydrophobicity
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaOntario Centre of Innovation
Mots-clésStyreneEnvironmental remediationMaterials scienceOil spillPoly ethyleneComposite materialEthyleneEnvironmental scienceChemistryCopolymerOrganic chemistryEnvironmental engineeringPolymerContamination

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The distinctive oil gelation characteristics of styrene-ethylene-butylene-styrene (SEBS) thermoplastic elastomers were utilized for successful oil spill remediation with a range of different oils. Porous non-woven SEBS mat was fabricated via melt blown processing using a twin-screw extruder with customized blow die. After conducting rotational and capillary rheology investigations, a heightened melt-blowing temperature (300 °C) was applied to achieve an elevated melt flow index of SEBS for the melt-blowing process. Under optimized blowing parameters, a non-woven fabric was obtained consisting of fine fibers featuring an average fiber diameter of 20 μm. The material and oil absorption properties of the engineered SEBS fabric were compared to polypropylene (PP) nonwovens, a widely used material for oil spill mitigation that relies solely on adsorption and capillary forces to separate and immobilize spilled oil. SEBS nonwovens exhibited outstanding absorption and gelation properties for both crude petroleum and mineral transformer oil. Notably, SEBS demonstrated the ability to immobilize oil even under head pressure and at saturation, surpassing the capabilities of PP nonwovens (average fiber diameter 12 μm). This showcases a more efficient and cleaner method for remediating oil spills by effectively separating oil from water through absorption.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 seuil1,000

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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,241 · 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.

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

Citations19
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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