The Influence of a Commercial Few-Layer Graphene on Electrical Conductivity, Mechanical Reinforcement and Photodegradation Resistance of Polyolefin Blends
Notice bibliographique
Résumé
This work demonstrates the potentials of a commercially available few-layer graphene (FLG) in enhancing the electro-dissipative properties, mechanical strength, and UV protection of polyolefin blend composites; interesting features of electronic packaging materials. Polyethylene (PE)/ polypropylene (PP)/ FLG blend composites were prepared following two steps. Firstly, different concentrations of FLG were mixed with either the PE or PP phases. Subsequently, in the second step, this pre-mixture was melt-blended with the other phase of the blend. FLG-filled composites were characterized in terms of electrical conductivity, morphological evolution upon shear-induced deformation, mechanical properties, and UV stability of polyolefin blend composites. Premixing of FLG with the PP phase has been observed to be a better mixing strategy to attain higher electrical conductivity in PE/PP/FLG blend composite. This observation is attributed to the influential effect of FLG migration from a thermodynamically less favourable PP phase to a favourable PE phase via the PE/PP interface. Interestingly, the addition of 4 wt.% (~2 vol.%) and 5 wt.% (~2.5 vol.%) of FLG increased an electrical conductivity of ~10 orders of magnitude in PE/PP—60/40 (1.87 × 10−5 S/cm) and PE/PP—20/80 (1.25 × 10−5 S/cm) blends, respectively. Furthermore, shear-induced deformation did not alter the electrical conductivity of the FLG-filled composite, indicating that the conductive FLG network within the composite is resilient to such deformation. In addition, 1 wt.% FLG was observed to be sufficient to retain the original mechanical properties in UV-exposed polyolefin composites. FLG exhibited pronounced UV stabilizing effects, particularly in PE-rich blends, mitigating surface cracking and preserving ductility.
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 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».