Synergistic Effects of Carbon Additives and Supercritical <scp>CO<sub>2</sub></scp> on Cell Morphology and Thermal Insulation of Extruded Polystyrene Composite Foam
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Polystyrene (PS) foams with carbon additives are widely used in building applications due to their excellent thermal insulation properties, contributing to reduced energy consumption. However, the role of supercritical CO 2 (sc‐CO 2 ) as a blowing agent, in synergy with different forms of carbon additives, remains not fully understood in the context of PS extrusion foaming. In this study, composite foams were prepared by incorporating graphene nanoplatelets (GNP) and flaked graphite (FG) into PS using an extrusion foaming process. Results show that sc‐CO 2 pressure plays a critical role in enhancing carbon dispersion, thereby significantly influencing foam morphology. At high sc‐CO 2 pressure, the cell density of PS foam increased by up to two‐fold with a relatively low carbon loading (0.75 wt%). Moreover, the thermal conductivity of PS composite foam with 1.5 wt% FG was reduced by 6%, reaching a value of 32 mW/(m K). Transmission electron microscopy (TEM) confirmed a uniform dispersion of carbon particles in foams produced at elevated sc‐CO 2 pressures. This study proposes a viable processing strategy for developing carbon‐reinforced PS composite foams with enhanced thermal insulation for energy‐efficient building applications.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».