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Enregistrement W4408514750 · doi:10.1177/87560879251325804

Non-PFAS polymer processing aids: Slip velocity measurements and time-to-clear studies in blown film extrusion

2025· article· en· W4408514750 sur OpenAlexaff
Jeh‐Chang Yang, Ahmad Arefi, Vladimir Gritsichine, Costas Tzoganakis

Notice bibliographique

RevueJournal of Plastic Film & Sheeting · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueRheology and Fluid Dynamics Studies
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExtrusionSlip (aerodynamics)Materials scienceComposite materialPolymerEngineeringAerospace engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Polymer processing aids (PPAs) reduce and/or eliminate sharkskin melt fracture (MF) instabilities in polyethylene extrusion. This is achieved by increasing the critical flow rate at which MF occurs thus resulting in increased extrusion rate, productivity, as well as reduced energy cost. Fluoropolymers, classified as per- and poly-fluoroalkyl substances (PFAS), have been successfully used as PPAs for several decades but have come under increasing regulatory and consumer scrutiny. Non-PFAS PPAs have been developed and their performance in film extrusion is evaluated in this work. Slip velocity measurements have been carried out using capillary and parallel plate rheometry for the newly developed non-PFAS PPAs as well as a traditional PFAS PPA. A transient flow model has been developed to describe PPA layer thickness build-up and model predictions have been used to correlate experimental observations from time-to-clear (TTC) studies in pilot scale blown film extrusion.

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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,826
Score d'incertitude au seuil0,713

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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)0,0000,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,251 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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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