Steady Shear Rheology of Suspensions of Mixtures of Starch Nanoparticles and Cellulose Nanocrystals
Notice bibliographique
Résumé
The steady shear rheology of suspensions of mixtures of rod-shaped cellulose nanocrystals (NCC) and spherical starch nanoparticles (SNPs) was investigated experimentally over a broad range of NCC and SNP concentrations. The NCC concentration varied from about 1 to 6.7 wt% and the SNP concentration varied from 5 to 30 wt%. The suspensions of mixtures of NCC and SNPs were pseudoplastic (shear-thinning) in nature. The viscous behavior of suspensions of mixtures of NCC and SNPs could be described adequately using the power-law model. The power-law parameters, that is, consistency index and flow behavior index, were dependent on the concentrations of both NCC and SNPs. The consistency index increased substantially with increases in NCC and SNP concentrations. The flow behavior index generally decreased with an increase in NCC and SNP concentrations; that is, the suspension mixtures became more shear-thinning with increases in NCC and SNP concentrations. However, the dependence of the consistency index and flow behavior index on NCC concentration was much stronger as compared with the SNP concentration.
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».