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Enregistrement W7065293576

The effect of formulation and processing conditions on the morphology, physical, mechanical, and thermal properties of polyolefin elastomer and natural rubber foams

2023· other· en· W7065293576 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésElastomerNatural rubberHomogeneousNatural materials
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Avec le développement toujours croissant des sciences et des technologies, ainsi que de la prise de conscience sociale, de plus en plus d'exigences sont imposées à la production et aux propriétés de tous les matériaux, en particulier les mousses polymériques. En particulier, les mousses de caoutchouc, comparées aux mousses thermoplastiques en général, ont une plus grande flexibilité, une résistance à l'abrasion, des capacités d'absorption d'énergie, un meilleur rapport résistance-poids et une résistance à la traction plus élevés, ce qui conduit à leur utilisation généralisée dans plusieurs applications telles que l'isolation thermique, l'absorption d'énergie, les capteurs de pression, les absorbants, etc. Pour contrôler la microstructure des mousses de caoutchouc conduisant à d'excellentes propriétés physiques et mécaniques, deux types de paramètres jouent un rôle important. La première catégorie est liée à la formulation, y compris le caoutchouc (type et grade), ainsi que le type et la teneur en accélérateurs, charges et agents moussants. La deuxième catégorie est associée aux paramètres de fabrication tels que le procédé de mise en œuvre (injection, extrusion, compression, etc.), ainsi que différentes conditions liées au moussage (température, pression, nombre d'étapes et temps). Dans ce travail, l'effet de ces différents paramètres liés à la formulation et aux conditions de moussage sur les propriétés morphologiques, mécaniques physiques et thermiques des mousses de caoutchouc/élastomères est étudié. Le projet est divisé en deux parties principales en fonction des types de matrices : les élastomères polyoléfiniques (POE) et le caoutchouc naturel (NR). Tout d'abord, l'effet de différents agents moussants à base d'azodicarbonamide (ADC) est examiné dans les mousses POE et 4 phr (parties par cent caoutchouc) est sélectionné comme, concentration optimale en fonction du meilleur comportement morphologique et du point de vue économique. Ensuite, l'effet de la température de moulage, comprenant la température moyenne (T[indice avg]) et la différence de température (ΔT), sur la morphologie, les propriétés mécaniques (traction, compression et dureté) et la conductivité thermique des mousses POE est étudié. Deux séries d'échantillons sont produites en fixant T[indice avg] avec différents ΔT ou en fixant différents ΔT conduisant à différentes T[indice avg]. Les analyses morphologiques ont montré que deux ou trois régions à l'intérieur des mousses sont produites en fonction des conditions de moulage, chaque région ayant une structure cellulaire différente en termes de taille de cellule, densité de cellules et géométrie de cellules. Les résultats montrent une plage de densité (0,55-0,72 g/cm³), de module de traction (0,44-0,70 MPa) et de module élastique de compression (0,35-0,71 MPa) avec une conductivité thermique comprise entre 0,125 et 0,180 W/m.K. Dans la deuxième partie du projet, la teneur optimale en agent moussant p,p'-oxybis(benzène-sulfonyle hydrazide) (OBSH), la température et le temps de moussage sont obtenus respectivement à 6.5 phr, 150°C et 36 min pour les mousses NR préparées avec 40 phr de noir de carbone (CB). Ensuite, l'influence du remplacement du CB par des nanoparticules de silice (SiO₂) recyclées est étudiée. La concentration totale de nanocharges est fixée à 40 phr, tandis que le rapport CB/silice est modifié de 40/0 à 0/40. La mousse NR basée sur un système hybride (20/20) produit une structure plus homogène, améliorant l'étape de nucléation des cellules, conduisant à la plus petite taille de cellule (18 µm) et à la densité de cellule la plus élevée (8,8×10³ cellules/mm³) en raison de l'interaction réduite entre les charges et d'une meilleure dispersion des particules. Cette morphologie cellulaire améliorée génère des performances mécaniques et d'isolation thermique supérieures, y compris le module de compression le plus élevé (2,7 MPa), la résistance à la compression (1,9 MPa) et la résilience (96,6%) combinées avec la conductivité thermique la plus faible (0,114 W/m.K) à une densité de 0,652 g/cm³. Néanmoins, la mousse avec 40 phr de silice présente un module de compression (26%) et une résistance à la compression (15%) plus élevés par rapport à l'échantillon de référence ayant 40 phr de CB, principalement en raison de sa densité de réticulation plus élevée. Enfin, la silice recyclée, étant une alternative appropriée et durable au CB à base de pétrole, montre des propriétés mécaniques et d'isolation thermique supérieures par rapport à une qualité commerciale de silice pour les mousses NR.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,251 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2023
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