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Enregistrement W4403249047 · doi:10.1122/8.0000895

Rheology and aging of amine functionalized polyolefins

2024· article· en· W4403249047 sur OpenAlexafffund
Ziyue Zhang, Benjamin M. Yavitt, elahe mohammadi, Laurel L. Schafer, Savvas G. Hatzikiriakos

Notice bibliographique

RevueJournal of Rheology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer crystallization and properties
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMaterials scienceRheologyDifferential scanning calorimetrySmall-angle X-ray scatteringDynamic mechanical analysisGlass transitionRheometryPolymerComposite materialFourier transform infrared spectroscopyScatteringThermodynamicsChemical engineeringOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The time dependent rheo-mechanical properties of a class of associating polymers (amine-functionalized polyolefins) are investigated using rheology, differential scanning calorimetry (DSC), infrared microscopy, and small-angle x-ray scattering (SAXS) measurement. The modulus of the sample increases with time and temperature as determined by shear rheology. With higher temperature and longer equilibration time, there is a gradual decrease in the power-law scaling of storage and loss moduli in the terminal flow region and the emergence of an additional low-frequency plateau in the storage modulus. The aging behavior at different temperatures is found to be correlated with the horizontal shift factors obtained from the time-temperature superposition. With increasing aging time, there is an increase in the glass transition temperatures (DSC), and a continuous red shift in the associated amine stretching peak (Fourier-transform infrared). SAXS also shows the emergence of a dominant microstructure after aging of the sample for a long time. Based on the characterization results, an underlying microscopic origin of the aging process is proposed.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,288
Score d'incertitude au seuil0,999

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)0,0020,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,238 · 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.

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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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