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Enregistrement W4408448382 · doi:10.1063/5.0262997

Evaluating the performance of processing aids in eliminating melt fracture

2025· article· en· W4408448382 sur OpenAlexaff
Xiaohan Jia, Zeinab Mousavi, Antonios K. Doufas, Savvas G. Hatzikiriakos

Notice bibliographique

RevuePhysics of Fluids · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueRheology and Fluid Dynamics Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesSaudi Basic Industries Corporation
Mots-clésPhysicsFracture (geology)Composite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study presents a comprehensive experimental protocol to evaluate the effectiveness of a polymer processing aid (PPA) in eliminating melt fracture of a metallocene linear low-density polyethylene using both capillary rheometry and single-screw extrusion. The prime effects addressed are those of the die length-to-diameter ratio (L/D), the concentration of the PPA, and the temperature on the pressure transients in startup flow and wall slip, while monitoring extrudate appearance. Results show that increasing the temperature or the PPA concentration helps eliminate melt fracture. We also found that the effect of the L/D ratio on the melt fracture differs depending on whether PPA is present. In detail, using longer dies worsens melt fracture in the absence of PPA, while the opposite is true in the presence of PPA. This is because longer coated dies allow more stress relaxation of the melt before exiting the die. Results obtained from a capillary rheometer are compared with those obtained from a single-screw extruder to relate rheometry with real processing. Excellent agreement is found pointing to the significance of using capillary rheometry to evaluate the performance of PPAs in polymer processing operations.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,291 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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