Tribological and thermal performance of graphene-enhanced lithium-based greases: impact of concentration on friction, wear, and stability
Notice bibliographique
Résumé
In this study, lithium-based greases enhanced with varying concentrations of graphene (0.5 wt.%, 1 wt.%, and 2 wt.%) were evaluated for their tribological and thermal performance. The Four Ball Wear Test, thermal imaging and thermogravimetric analysis (TGA) were used to assess the impact of graphene on friction reduction, wear resistance and thermal stability. The 0.5 wt.% graphene-enhanced grease demonstrated the most favourable results, with superior friction reduction, wear resistance and consistent lubrication over time. This is attributed to the uniform dispersion of graphene, which promoted the formation of a stable tribo-film and enhanced thermal conductivity. At higher concentrations (1 wt.% and 2 wt.%), graphene agglomeration led to diminished tribological performance, with increased friction and faster thermal degradation. TGA results further confirmed the superior thermal stability of the 0.5 wt.% sample, with delayed onset of decomposition compared to the other formulations. These findings suggest that a graphene concentration of 0.5 wt.% is optimal for improving the overall performance of lithium-based greases, providing a balance between friction reduction, thermal stability and wear resistance.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».