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Enregistrement W4406949675 · doi:10.1021/acsapm.5c00076

Different Effect of Two Commonly Used Stearate Acid Scavengers on Polypropylene Crystallization Promotion Performance of a Sorbitol-Type Nucleating Agent

2025· article· en· W4406949675 sur OpenAlexaff
Xinrao Zhang, Fushan Wang, Shiyuan Yang, Guangquan Li, Jiachun Feng

Notice bibliographique

RevueACS Applied Polymer Materials · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer crystallization and properties
Établissements canadiensPetro-Canada
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésSorbitolCrystallizationPolypropyleneStearatePromotion (chess)NucleationChemistryChemical engineeringMaterials scienceFood scienceOrganic chemistryPolitical scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For Zieglar–Natta (Z–N) polypropylene (PP) to which a nucleating agent (NA) was added to regulate the properties, selecting an appropriate acid scavenger, a necessary additive for Z–N PP, is important for optimizing the effectiveness of the NA. However, the impact of various acid scavengers on the performance of NAs has not been systematically studied. In this work, the effect of two most widely used acid scavengers, calcium stearate (CaSt 2 ) and zinc stearate (ZnSt 2 ), on PP crystallization promotion performance of a commonly used NAs, NX8000 (a typical representative of sorbitol-type NAs family) was systematically investigated. It was found that CaSt 2 did not significantly alter the crystallization temperature ( T c ) of PP containing NX8000, while ZnSt 2 was detrimental to the nucleation benefit of NX8000, especially in the NA concentration range, where effective nucleation began but remained below the “critical saturation concentration”. The mechanism study showed that CaSt 2 added to PP almost remains chemically unchanged during heating and exhibits no significant impact on the NA. Differently, ZnSt 2 undergoes chemical reactions in a matrix at elevated temperature, producing stearic anhydride, which reacts with NX8000. As a result, a portion of the NA is consumed, leading to a reduction in its efficacy. Our work not only contributes to a comprehensive understanding of mechanisms when multiple additives are used simultaneously but also helps optimize additive formulations to maximize the performance of each component.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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