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Enregistrement W4399386161 · doi:10.1002/marc.202400232

Fabrication of Triblock Elastomer Foams and Gelation Studies for Oil Spill Remediation

2024· article· en· W4399386161 sur OpenAlexafffund
Hye-Jin Lee, Binh M. Trinh, Tizazu H. Mekonnen

Notice bibliographique

RevueMacromolecular Rapid Communications · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSurface Modification and Superhydrophobicity
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesOntario Centre of Innovation
Mots-clésMaterials sciencePorosityOil spillLeakage (economics)ElastomerPolymerEnvironmental remediationComposite materialPetroleum engineeringFabricationContaminationGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Polymeric foamed materials are among the most widely utilized technologies for oil spill accidents and releases of oil-contaminated wastewater oil due to their porosity to absorb and separate oil/water effectively. However, a major limitation of traditional polymeric foams is their reliance on an ad/absorption mechanism as the sole method of oil capture, leading to potential oil leakage once their saturation point is exceeded. Tri-block polymer styrene-ethylene-butylene-styrene (SEBS) is a fascinating absorbent material that can bypass this limitation by both capturing oil and providing a sealing mechanism via gelation to prevent oil leakage due to its unique chemical structure. SEBS foams are produced via simultaneous crosslinking and foaming that results in an impressive expansion ratio of up to 15.2 with over 93% porosity. Most importantly, the SEBS foams show great potential as oil absorbents in spill remediation, demonstrating rapid and efficient oil absorption coupled with superhydrophobic properties. Moreover, the unique interaction between the oil and SEBS enables the formation of a physical gel, acting as an effective barrier against oil leakage. These findings indicate the potential for commercializing SEBS foam as a viable option for geotextiles to mitigate oil spill concerns from infrastructures.

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 enseignants0,131
Score d'incertitude au seuil0,495

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)0,0000,000

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,271 · 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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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