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Enregistrement W4400310259 · doi:10.1088/2053-1591/ad5f7c

Performance investigation of hydrothermally stressed polyamide nanocomposites for insulation applications

2024· article· en· W4400310259 sur OpenAlexaff
Salman Khan, Safi Ullah Butt, Nafees Ahmad, Abraiz Khattak, Numan Ahmed, Nasim Ullah, Ahmad Aziz Alahmadi

Notice bibliographique

RevueMaterials Research Express · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueHigh voltage insulation and dielectric phenomena
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesTaif University
Mots-clésContact angleNanocompositeMaterials scienceFourier transform infrared spectroscopyPolyamideScanning electron microscopeComposite materialSurface roughnessChemical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper investigates the performance of novel nano ZnO filled polyamide nanocomposites under hydrothermal conditions for cable insulation applications. Neat polyamide (PA0) and its nanocomposite with 0 wt% (PA0), 1 wt% (PA1), 3 wt% (PA3), 5 wt% (PA5), and 7 wt% (PA7) of nano ZnO were prepared and subjected to accelerated hydrothermal aging conditions in a programmable chamber at 85 °C and 85% relative humidity for 300 h. The samples were analyzed with visual inspection, hydrophobicity evaluation, optical microscopy, Fourier Transform Infrared (FTIR) spectroscopy, leakage current and UV–vis spectroscopy after every 100 h of aging. Scanning Electron Microscopy (SEM) and x-ray Diffraction (XRD) were employed for analyzing filler dispersion. Maximum filler dispersion was achieved in the case of 3 wt% of nanofiller. All the samples expressed surface degradation and increase in leakage current after aging. Maximum surface roughness and highest leakage current of 7 μA were noticed for PA0, however PA3 expressed lowest leakage current and surface degradation. PA0 expressed the lowest hydrophobicity class of HC-3 and lowest contact angle of 75° after aging. Among the nanocomposites, PA3 expressed the highest hydrophobicity class (HC-1) and contact angle (112°) after aging. FTIR results expressed that all the samples suffered from oxidation and the C=O peaks at ∼1728 cm−1 increased by 120%, 100% and 120% for PA1, PA3 and PA7 respectively. The peaks of –OH group at ∼3500 cm−1 increased for all the sample indicating moister absorption. However, it is observed that the addition of nanofiller enhanced the overall performance of composites and among the composites PA3 performed better.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,282 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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