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Enregistrement W4402482205 · doi:10.3390/polym16182582

Modification of the Surface Crystallinity of Polyphenylene Sulfide and Polyphthalamide Treated by a Pulsed-Arc Atmospheric Pressure Plasma Jet

2024· article· en· W4402482205 sur OpenAlexaff
Abdessadk Anagri, Sarab Ben Saïd, Cyrille Bazin, Farzaneh Arefi‐Khonsari, Jérôme Pulpytel

Notice bibliographique

RevuePolymers · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSurface Modification and Superhydrophobicity
Établissements canadiensCegep de Thetford
Organismes subventionnairesAssociation Nationale de la Recherche et de la Technologie
Mots-clésCrystallinityMaterials scienceAtmospheric-pressure plasmaWettingJet (fluid)Atmospheric pressurePlasmaSurface energySurface modificationPolymerChemical engineeringSulfideNitrogenComposite materialAnalytical Chemistry (journal)MetallurgyChemistryEnvironmental chemistryOrganic chemistryMeteorologyAerospace engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Atmospheric plasma jets generated from air or nitrogen using commercial sources with relatively high energy densities are commonly used for industrial applications related to surface treatments, especially to increase the wettability of polymers or to deposit thin films. The heat fluxes to which the substrates are subjected are typically in the order of 100–300 W/cm2, depending on the treatment conditions. The temperature rise in the treated polymer substrates can have critical consequences, such as a change in the surface crystallinity or even the surface degradation of the materials. In this work, we report the phase transitions of two semicrystalline industrial-grade polymer resins reinforced with glass fibers, namely polyphenylene sulfide (PPS) and polyphthalamide (PPA), subjected to plasma treatments, as well as the modeling of the associated heat transfer phenomena using COMSOL Multiphysics. Depending on the treatment time, the surface of PPS becomes more amorphous, while PPA becomes more crystalline. These results show that the thermal history of the materials must be considered when implementing surface engineering by this type of plasma discharge.

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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,568

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)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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