1H Time Domain Nuclear Magnetic Resonance and Oscillatory Rheology as a Tool for Uncovering the Impact of UV-C Radiation on Polypropylene
Notice bibliographique
Résumé
UV-C radiation has emerged as a germicidal agent against pathogens, particularly following the COVID-19 pandemic. While UV-C effectively reduces cross-contamination in hospitals, it induces photodegradation in polymer devices, potentially damaging and posing risks to patient safety. Therefore, it is crucial to detect the effects of UV-C photodegradation on early stages, as well as the effects of prolonged UV-C exposure. In this study, we investigated the UV-C photodegradation (254 nm, 471 kJ/mol) of isotactic polypropylene homopolymer (PP), commonly used in medication packaging. The impact of UV-C on PP was evaluated through rheology and infrared spectroscopy. Surface energy was measured by the contact angles formed by drops of water and diiodomethane. The effects of photodegradation on the polymer’s morphology were examined using scanning electron microscopy, and the melting temperature and crystallinity by differential scanning calorimetry. Lastly, the effect of UV-C on molecular mobility was studied using 1H Time Domain Nuclear Magnetic Resonance (1H TD-NMR). These techniques proved to be valuable tools for identifying the early stages of UV-C photodegradation, and 1H TD-NMR was a sensitive method to identify the chain branching as a photodegradation product. This study highlights the impact of UV-C on PP photodegradation and hence the importance of understanding UV-C-induced degradation.
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 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 | 0,000 |
| 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 ».