Morphological and Property Analyses of Multicomponent Block Copolymer Nanocomposites Gels
Notice bibliographique
Résumé
Thermoplastic elastomer gels (TPEGs), molecular networks composed of a microphase-separated multiblock copolymer swollen to a large extent by a low-volatility midblock-selective solvent, are ubiquitous in a wide range of contemporary technologies, including home and office products, athletic equipment and telecommunications devices. In this work, we investigate the effect of several network-forming nanoscale modifiers — two different silica nanoparticles, 3 different nanoclays, a multiwalled carbon nanotube and a semicrystalline homopolymer — on the property development of a TPEG prepared from a microphase-ordered poly(styrene-b-(ethylene-co-butylene)-b-styrene) (SEBS) triblock copolymer imbibed with an EB-compatible aliphatic mineral oil. Dynamic rheological measurements of the resultant nanocomposite TPEGs (NCTPEGs) confirm that addition of these modifiers tends to increase the linear viscoelastic threshold, the dynamic elastic modulus (G') and the flow onset temperature (where G' plummets) of the parent TPEG. Variable-temperature stress-relaxation studies indicate that these NCTPEGs undergo substantial relaxation irrespective of added modifier at temperatures above ~60°C. Complementary x-ray diffraction analysis reveals that the nanoclay particles used to generate three series of the NCTPEGs examined here are swollen with copolymer and/or solvent and are therefore intercalated.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».