Performance investigation of hydrothermally stressed polyamide nanocomposites for insulation applications
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
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 μ A 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.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle