Flame‐Retardant Self‐Healing Polymers: A Review
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Developing multifunctional flame retardants (FRs) has become a strategy to reply on needs for advanced polymers. Self‐healing polymers are an emerging class of advanced polymeric materials, which have been upgraded progressively, and recently have taken the advantage of fire safety. Correspondingly, diverse industries like aerospace, automotive, construction and consumer electronics are benefited from flame‐retardant self‐healing polymeric materials, which underlines their increasing contribution to modern technologies. The self‐healing characteristics stem from intricate chemical and physical interactions, adopting self‐directed repair mechanisms leading to eliminating the need for frequent replacements, subsequently lowering maintenance costs and environmental impact. This review summarizes advantages of self‐healing polymers with emphasis on exploring highly innovative advancements among bio‐based hydrogels, aerogels, coatings, thin films, lithium‐ion batteries and advanced ionotronic skin (‐i‐skin) structures embedding sensing features for smoke detection and flame exposure warnings, further broadening their application in smart technologies and safety‐critical infrastructure. The outcomes of reports outline challenges remaining in developing such multifaceted materials in view of lack of information due to limited or exclusive investigations. However, further research may facilitate exploring dehydration, thermal shielding, and free radical quenching mechanisms contributing to flame retardancy performance of flame‐retardant self‐healing polymers. Sustainability and circular economy requirements are briefly discussed, in addition to outlining remarks on future developments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».