Improvement of Barrier Properties of Poly(Ethylene Terephthalate)with Nanoclay
Bibliographic record
Abstract
Le polyéthylène téréphtalate (PET) comme polymère d'ingénierie semi-cristallin trouve énormément d'applications dans l'industrie des emballages.Cependant, pour certaines applications comme celles des boissons gazeuses et des bières, diminuer sa perméabilité au gaz, autrement dit augmenter ses propriétés barrières, demeure un défi considérable.L'introduction de feuillets de nano-argile de silicate en tant que phase imperméable dans la matrice polymère devient ainsi une alternative intéressante.Le mélange à l'état fondu et la polymérisation in situ sont des techniques généralement utilisées pour produire des nano-composites de PET.La première méthode reste cependant préférable car elle présente des avantages économiques et environnementaux, puisqu'elle ne nécessite pas la présence de solvants ni de monomères.Dans la première phase de la présente étude, les nano-composites de PET (NCPs) ont été préparés en utilisant différentes argiles organiquement modifiées.La compatibilité avec la matrice, ainsi que la stabilité thermique de l'ensemble, jouent un rôle prépondérant dans l'évolution morphologique des NCPs.Dans la deuxième phase, des films minces de NCP ont été produits avec succès par extrusion suivi d'un étirage.L'effet de l'incorporation des argiles sur les propriétés mécaniques, barrières, thermiques et optiques des produits finaux a été étudié.Aussi, l'importance de la cristallinité lors de la solidification en sortie d'extrusion et l'influence de la présence des argiles sur le degré de cristallinité en conditions isothermes comme non-isothermes ont été investiguées.v
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How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".