Designing PEEK-based high-performance ternary systems displaying highly controlled hierarchical morphologies
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In this work, ternary systems of melt-processed poly(ether ether ketone) (PEEK) combined with various combinations of meta -poly(ether imide) ( m -PEI), para -poly(ether imide) ( p -PEI), polycarbonate (PC), or poly(phenyl sulfone) (PPSU) are shown to result in uniquely sophisticated and tunable hierarchical morphologies. By combining, for the first time, concepts of thermodynamics of mixing, and surface and interface thermodynamics, it is possible to comprehensively design, predict and generate highly controlled morphologies in ternary systems. To do so, a selected variety of polymer pairs, showing different states of mixing behavior - from fully miscible, to partially miscible, to completely immiscible, are combined into ternary systems and analyzed using spreading coefficients theory. The structure evolves from a biphasic system, as observed when PEEK is combined with PC and m -PEI, to fully triphasic systems when PEEK is instead combined with PC and p -PEI or PPSU. In all cases, PEEK systematically and fully separates the other two components, as predicted by the spreading coefficients, a unique result for ternary systems displaying low interfacial tensions involving miscible or partially miscible polymer pairs. These insights then enabled the preparation of hierarchically porous PEEK monoliths comprised simultaneously of both macro and meso-porous network structures with tunable pore sizes, and even ultraporous materials containing as little as 5 vol% PEEK. The average pore sizes span a considerable range of nearly 4 orders of magnitude, from a few nanometers to several microns. These results underscore the potential of such blends for designing PEEK porous monoliths for very lightweight, high-temperature applications.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 découle