Temperature dependence of structural parameters of thin films of polystyrene—fullerene С6070 nanocomposite according to neutron reflectometry data

封面

如何引用文章

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

The temperature dependences of the structural parameters of thin films of polystyrene–fullerene C60/C70 nanocomposites with a low content of nanoparticles in the vicinity of the glass transition temperature of the polymer matrix were studied by specular neutron reflectometry in the range 15–150°C. The obtained temperature dependences of film thickness were used to estimate the glass transition temperature of film composites. In the case of films with C60 fullerene, the dependence had a standard form. The glass transition temperature of the composite film was found to decrease compared to the known value for the pure bulk polymer. In the case of films with C70 fullerene, upon transition to high temperatures, a non-monotonic dependence of the film thickness was observed, which hindered the application of the general approach.

作者简介

T. Tropin

Joint Institute for Nuclear Research

Email: avd@nf.jinr.ru

Frank Laboratory of Neutron Physics

俄罗斯联邦, Dubna

M. Avdeev

Joint Institute for Nuclear Research

Email: avd@nf.jinr.ru

Frank Laboratory of Neutron Physics

俄罗斯联邦, Dubna

V. Aksenov

Joint Institute for Nuclear Research

编辑信件的主要联系方式.
Email: avd@nf.jinr.ru

Frank Laboratory of Neutron Physics

俄罗斯联邦, Dubna

参考

  1. Anandhan S., Bandyopadhyay S. // Nanocomposites Polymers with Analytical Methods / Ed. Cuppoletti J. Rijeka: IntechOpen, 2011. Р. 3. https://doi.org/10.5772/17039
  2. Barnes K.A., Karim A., Douglas J.F., Nakatani A.I., Gruell H., Amis E.J. // Macromolecules. 2000. V. 33. P. 4177. https://doi.org/10.1021/ma990614s
  3. Wang C., Guo Z.X., Fu S., Wu W., Zhu D. // Prog. Polym. Sci. 2004. V. 29. P. 1079.
  4. Russell T.P., Chai Y. // Macromolecules. 2017. V. 50. P. 4597. https://doi.org/10.1016/j.progpolymsci.2004.08.001
  5. Krishnan R.S., Mackay M.E., Duxbury P.M., Hawker C.J., Asokan S., Wong M.S., Goyette R., Thiyagarajan P. // J. Phys. Condens. Matter. 2007. V. 19. Р. 356003. https://doi.org/10.1088/0953-8984/19/35/356003
  6. Mackay M.E., Tuteja A., Duxbury P.M., Hawker C.J., Van Horn B., Guan Z., Chen G., Krishnan R.S. // Science. 2006. V. 311. P. 1740. https://doi.org/10.1126/science.1122225
  7. Holmes M.A., Mackay M.E., Giunta R.K. // J. Nanoparticle Res. 2007. V. 9. P. 753. https://doi.org/10.1007/s11051-006-9118-1
  8. Karpets M.L., Tropin T.V., Bulavin L.A., Schmelzer J.W.P. // Nucl. Phys. At. En. 2018. V. 19. P. 376.
  9. Tropin T.V., Karpets M.L., Kosiachkin Y., Aksenov V.L. // J. Surf. Invest.: X-Ray Synchrotron Neutron Tech. 2021. V. 15. P. 768. https://doi.org/10.1134/S1027451021040224
  10. Tropin T.V., Karpets M.L., Kosiachkin Y. et al. // Fullerenes, Nanotub. Carbon Nanostructures. 2021. V. 29. P. 819. https://doi.org/10.1080/1536383X.2021.1901276
  11. Yaklin M.A., Duxbury P.M., Mackay M.E. // Soft Matter. 2008. V. 4. P. 2441. https://doi.org/10.1039/B807565D
  12. Авдеев М.В., Боднарчук В.И., Петренко В.И., Гапон И.В., Томчук А.В., Нагорный А.В., Ульянов В.А., Булавин Л.А., Аксенов В.Л. // Кристаллография. 2017. Т. 62. С. 1014. https://doi.org/10.7868/S0023476117060029
  13. Nelson A. // J. Appl. Crystallogr. 2006. V. 39. P. 273. https://doi.org/10.1107/S0021889806005073
  14. Kim J.H., Jang K.L., Ahn K., Yoon T, Lee T.-I., Kim T.-S. // Sci. Rep. 2019. V. 9. P. 1. https://doi.org/10.1038/s41598-019-43592-x
  15. Keddie J.L., Jones R.A.L., Cory R.A. // Europhys. Lett. 1994. V. 27. P. 59. https://doi.org/10.1209/0295-5075/27/1/011
  16. Forrest J.A., Dalnoki-Veress K., Stevens J.R., Dutcher J.R. // Phys. Rev. Lett. 1996. V. 77. P. 2002. https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.77.2002
  17. Sanz A., Wong H.C., Nedoma J.A., Douglas J.F., Cabral J.T. // Polymer. 2015. V. 68. P. 47. https://doi.org/10.1016/j.polymer.2015.05.001
  18. Kropka J.M., Sakal V.G., Green P.F. // Nano Lett. 2008. V. 8. P. 1061. https://doi.org/10.1021/nl072980s
  19. Wong H.C., Cabral J.T. // J. Phys.: Conf. Ser. 2010. V. 247. P. 12046. https://doi.org/10.1088/1742-6596/247/1/012046

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML

版权所有 © Russian Academy of Sciences, 2024

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».