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Enregistrement W4400823016 · doi:10.3390/polym16142060

Effect of Additives on Thermal Degradation and Crack Propagation Properties of Recycled Polyethylene Blends

2024· article· en· W4400823016 sur OpenAlexafffund
Hniya Kharmoudi, Alae Lamtai, Saïd Elkoun, Mathieu Robert, Carl Diez

Notice bibliographique

RevuePolymers · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicroplastics and Plastic Pollution
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesMitacs
Mots-clésMaterials scienceCarbon blackComposite materialPolyethyleneEnvironmental stress crackingDegradation (telecommunications)CrackingPolymer blendCompatibility (geochemistry)Polymer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Additives, such as antioxidants (AOs), carbon black (CB) and compatibilizers (COs), are used in recycled polymer blends for different reasons. AOs slow thermal degradation, CB gives blends a black color and protect them against ultraviolet (UV) light, and compatibilizers improve compatibility between the different phases of the mixture and consequently enhance the mechanical properties of the final blend. In this paper, the three additives were added to recycled polyethylene (PE) blends to study their effect on the final properties and to determine the best formulations that help improve the mechanical properties of recycled PE blends. Stress Crack Resistance (SCR) was accessed by performing Notched Crack Ligament Stress (NCLS) and Un-notched Crack Ligament Stress (UCLS). On the other hand, Oxidative Induction Time (OIT) was used to determine the oxidation time of the blends and the effect of each additive on this property. Based on the results of this study, it was proven that adding carbon black and antioxidants delay the thermal degradation of recycled PE blends and consequently improve the OIT. Otherwise, resistance to stress cracking is improved only by adding a compatibilizer to the reference blend.

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)0,000
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 enseignants0,141
Score d'incertitude au seuil0,327

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,199 · 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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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