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Enregistrement W4413128050 · doi:10.1177/08927057251368874

Effects of nanotitania on structure-dielectric properties of polypropylene blends

2025· article· en· W4413128050 sur OpenAlexaff
N. A. Azrin, Noor Azlinda Ahmad, Kwan Yiew Lau, Mona Riza Mohd Esa, S. N. H. Kamarudin, Nor Hidayah Rahim, Mohd Aizam Talib

Notice bibliographique

RevueJournal of Thermoplastic Composite Materials · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueHigh voltage insulation and dielectric phenomena
Établissements canadiensShared Health
Organismes subventionnairesUniversiti Teknologi MalaysiaMinistry of Higher Education, Malaysia
Mots-clésMaterials sciencePolypropyleneComposite materialDielectric

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Polypropylene (PP) satisfies many of the requirements as power cable insulation thanks to its high thermal stability, ability to withstand high voltages, and eco-friendly properties. Due to the high stiffness and brittleness of PP, the extrusion of PP as power cable insulation becomes difficult. Therefore, elastomers have been blended with PP to enhance PP’s flexibility. Nevertheless, one common issue arises when blending elastomer with PP is the degradation of PP/elastomer blends’ dielectric properties. Recently, nanodielectrics have drawn utmost attention as a promising material system for improving the overall performance of polymer-based insulating materials, but such a material system has yet to be pursued for PP blend materials. The current work therefore investigates the effects of titania (TiO 2 ) on the structure and dielectric properties of PP/ethylene-based elastomer (EBE) and PP/propylene-based elastomer (PBE). While adding high amounts of TiO 2 degrades the blend materials’ breakdown strength, the inclusion of small amounts (0.5 wt% and 1 wt%) of TiO 2 improves the breakdown strength of the blend materials by as much as 10%. Notably, the effect of TiO 2 is more apparent on PP/EBE system over PP/PBE system. Mechanisms underlying changes in the breakdown strength of the materials, under both alternating current (AC) and direct current (DC) fields, are analyzed.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,542

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,204 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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