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Record 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 on OpenAlexfundno aff

Bibliographic record

Venuenot available
Typeother
Languageen
FieldPhysics and Astronomy
TopicMagnetic confinement fusion research
Canadian institutionsnot available
FundersNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
KeywordsElastomerNatural rubberHomogeneousNatural materials
DOInot available

Abstract

fetched live from 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.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.001
Threshold uncertainty score0.005

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.009
GPT teacher head0.261
Teacher spread0.251 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2023
Admission routes1
Has abstractyes

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