Compatibilisation de mélanges PMMA/PS par des nanoparticules et des copolymères à bloc : effet sur la morphologie et les phénomènes de relaxations interfaciales
Bibliographic record
Abstract
Ces travaux de thèse présentent une étude du mécanisme de compatibilisation induit par des nanoparticules d’argile dans les mélanges de polymères en utilisant la rhéologie. Pour cela, de la montmorillonite, la laponite et l’halloysite, modifiées ou non, ont été ajoutées à des mélanges PMMA/PS. Les résultats de rhéologie linéaire en cisaillement ont montré que le mécanisme de compatibilisation, particulièrement le phénomène de coalescence, dépendait beaucoup de la localisation des nanoparticules. La montmorillonite modifiée, présente à l’interface entre les polymères, est la plus efficace à inhiber la coalescence et est aussi efficace qu’un copolymère à bloc de haute masse molaire. Ceci est particulièrement intéressant car les nanoparticules d’argile représentent un coût moindre comparé aux copolymères à bloc. Dans ces travaux, une attention spéciale a été portée aux relaxations présentes dans les mélanges. En utilisant la rhéologie linéaire en cisaillement, un effet Marangoni a été mis en évidence pour la première fois dans le cas de nanoparticules d’argile modifiées présentes à l’interface. Enfin, les mélanges soumis à un flux élongationnel puis relaxation ont montré que la relaxation des gouttes de phase dispersée après une importante déformation était plus rapide par ajout d’argiles dispersées dans la matrice et ralentie par des argiles mieux dispersées soit à l’interface, soit dans l’ensemble du mélange.
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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) | 0.002 | 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".