Hydrophosphinated Styrene–Butadiene Rubber: Improving Automotive Tire Performance
Notice bibliographique
Résumé
Styrene–butadiene rubber (SBR) was functionalized using the phosphane–ene reaction, resulting in the installation of phosphines at the alkene functional groups within and pendant to the polymer backbone. Secondary phosphines, including diphenylphosphine (HPPh 2 ), dicyclohexylphosphine (HPCy 2 ), di- iso -butylphosphine (HP i Bu 2 ), and di- tert -butylphosphine (HP t Bu 2 ) were studied in this context, and the progress of these reactions was monitored by 1 H and 31 P{ 1 H} NMR spectroscopy. The most efficient functionalization was achieved when HP i Bu 2 was employed. The inclusion of phosphines influenced the resulting polymer’s thermal properties, decreasing the temperature required for thermal decomposition and raising the T g of the polymers. Large-scale (>200 g) batches of hydrophosphinated styrene–butadiene rubber (PSBR) rubber were produced using HP i Bu 2 and subsequently subjected to vulcanization conditions and testing standard to the automotive tire industry. The results indicated that the vulcanizate produced from PSBR containing 0.5% phosphorus would yield tire treads with improved wet traction and rolling resistance characteristics compared to vulcanizates prepared from the parent SBR. These results defy traditional limitations associated with the “magic triangle” of automotive tire characteristics, whereby gains in performance in one area (e.g., one of traction, rolling resistance, or resistance to degradation) are traditionally accompanied by losses in performance in the others.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».