Einfluss der Verarbeitungstechnologie und Werkstoffzusammensetzung auf die Struktur-Eigenschafts-Beziehungen von thermoplastischen Nanoverbundwerkstoffen

Die Einarbeitung von nanoskaligen Füllstoffen zur Steigerung von polymeren Eigenschaftsprofilen ist sehr viel versprechend und stößt daher heutzutage sowohl in der Forschung als auch in der Industrie auf großes Interesse. Bedingt durch ausgeprägte Oberflächen und hohe Anziehungskräfte, liegen Nanopartikel allerdings nicht singulär sondern als Partikelanhäufungen, so genannten Agglomeraten oder Aggregaten, vor. Zur Erzielung der gewünschten Materialverbesserungen gilt es, diese aufzuspalten und homogen in der polymeren Matrix zu verteilen. Bei thermoplastischen Kunststoffen ist die gleichläufige Doppelschneckenextrusion eines der gängigsten Verfahren zur Einarbeitung von Additiven und Füllstoffen. Aus diesem Grund war es Ziel dieser Arbeit, mittels dieses Verfahrens verbesserte Verbundwerkstoffe mit Polyamid 66- und Polyetheretherketon-Matrix, durch Einarbeitung von nanoskaligem Titandioxid (15 und 300 nm), zu generieren. In einem ersten Schritt wurden die verfahrenstechnischen Parameter, wie Drehzahl und Durchsatz, sowie die Prozessführung und damit deren Einfluss auf die Materialeigenschaften beleuchtet. Der spezifische Energieeintrag ist ausschlaggebend zur Deagglomeration der Nanopartikel. Dieser zeigte leichte Abhängigkeiten von der Drehzahl und dem Durchsatz und verursachte bei der Einarbeitung der Partikel keine wesentlichen Unterschiede in der Aufspaltung der Partikel sowie gar keine in den resultierenden mechanischen Eigenschaften. Die Prozessführung wurde unterteilt in Mehrfach- und Einfachextrusion. Die Herstellung eines hochgefüllten Masterbatches, dessen mehrfaches Extrudieren und anschließendes Verdünnen, führte zu einer sehr guten Deagglomeration und stark verbesserten Materialeigenschaften. Mittels Simulation des Extrusionsprozesses konnte festgestellt werden, dass das Vorhandensein von ungeschmolzenem Granulat in der Verfahrenszone zu einer Schmelze/Nanopartikel/ Feststoffreibung führt, die die Ursache für eine sehr gute Aufspaltung der Partikel zu sein scheint. Durch Modifikation des Extrusionsprozesses erreichte die Einfachextrusion annähernd den Grad an Deagglomeration bei Mehrfachextrusion, wobei die Materialien bei letzterem Verfahren die besten Eigenschaftsprofile aufwiesen. In einem zweiten Schritt wurde ein Vergleich der Einflüsse von unterschiedlichen Partikelgrößen und –gehalten auf die polymeren Matrizes vollzogen. Die 15 nm Partikel zeigten signifikant bessere mechanische Ergebnisse auf als die 300 nm Partikel, und die Wirkungsweise des 15 nm Partikels auf Polyetheretherketon war stärker als auf Polyamid 66. Es konnten Steigerungen in Steifigkeit, Festigkeit und Zähigkeit erzielt werden. Rasterelektronenmikroskopische Aufnahmen bestätigten diese Ergebnisse. Eine Berechnung der Plan-Selbstkosten von einem Kilogramm PEEK-Nanoverbundwerkstoff im Vergleich zu einem Kilogramm unverstärktem PEEK verdeutlichte, dass ein Material kreiert wurde, welches deutlich verbesserte Eigenschaften bei gleichem Preis aufweist. Zusammenfassend konnte in dieser Arbeit ein tieferes Verständnis des Extrusionsvorganges zur Herstellung von kostengünstigen und verbesserten Thermoplasten durch das Einbringen von Nanopartikeln gewonnen werden

Supplement 1. BUGS code for implementing the hierarchical spatially-varying threshold model described in the text.

<h2>File List</h2><div> <a href="BUGS_code.txt">BUGS_code.txt</a> (MD5: b46c68b26ad9085375d718ceb9d9213b)</div><h2>Description</h2><div> <p>BUGS code for fitting a hierarchical Bayesian threshold model.</p> </div

White_et_al_Brook_Trout_Introgression

Microsatellite genotypes for wild and hatchery fish used to quantify the proportion of introgressed individuals at 30 streams in a Pennsylvania watershed. Also contains environmental covariate data for site- and watershed-level predictors used to model introgression as a function of habitat covariates

Spatially-varying intercept surface maps for a) SVC_TP,COLOR, b) SVC_LANDSCAPE, and c) SVC_FULL models.

<p>Interpolated surface maps were derived from the posterior mean of the spatially-varying intercept values estimated by lake location in the model building dataset (N = 779) and displayed as blue to red color gradients representing low to high intercept values.</p

Spatial Variation in Nutrient and Water Color Effects on Lake Chlorophyll at Macroscales

<div><p>The nutrient-water color paradigm is a framework to characterize lake trophic status by relating lake primary productivity to both nutrients and water color, the colored component of dissolved organic carbon. Total phosphorus (TP), a limiting nutrient, and water color, a strong light attenuator, influence lake chlorophyll <i>a</i> concentrations (CHL). But, these relationships have been shown in previous studies to be highly variable, which may be related to differences in lake and catchment geomorphology, the forms of nutrients and carbon entering the system, and lake community composition. Because many of these factors vary across space it is likely that lake nutrient and water color relationships with CHL exhibit spatial autocorrelation, such that lakes near one another have similar relationships compared to lakes further away. Including this spatial dependency in models may improve CHL predictions and clarify how well the nutrient-water color paradigm applies to lakes distributed across diverse landscape settings. However, few studies have explicitly examined spatial heterogeneity in the effects of TP and water color together on lake CHL. In this study, we examined spatial variation in TP and water color relationships with CHL in over 800 north temperate lakes using spatially-varying coefficient models (SVC), a robust statistical method that applies a Bayesian framework to explore space-varying and scale-dependent relationships. We found that TP and water color relationships were spatially autocorrelated and that allowing for these relationships to vary by individual lakes over space improved the model fit and predictive performance as compared to models that did not vary over space. The magnitudes of TP effects on CHL differed across lakes such that a 1 μg/L increase in TP resulted in increased CHL ranging from 2–24 μg/L across lake locations. Water color was not related to CHL for the majority of lakes, but there were some locations where water color had a positive effect such that a unit increase in water color resulted in a 2 μg/L increase in CHL and other locations where it had a negative effect such that a unit increase in water color resulted in a 2 μg/L decrease in CHL. In addition, the spatial scales that captured variation in TP and water color effects were different for our study lakes. Variation in TP–CHL relationships was observed at intermediate distances (~20 km) compared to variation in water color–CHL relationships that was observed at regional distances (~200 km). These results demonstrate that there are lake-to-lake differences in the effects of TP and water color on lake CHL and that this variation is spatially structured. Quantifying spatial structure in these relationships furthers our understanding of the variability in these relationships at macroscales and would improve model prediction of chlorophyll <i>a</i> to better meet lake management goals.</p></div

Summary statistics of the full lake dataset.

<p>Summary statistics of the full lake dataset.</p

Spatially-varying water color–CHL coefficients maps derived from the SVC_FULL model.

<p>a) Surface map of spatially-varying water color–CHL relationships created by interpolation of the posterior mean values that were estimated by lake location in the model building dataset (N = 779). Blue to red color gradient represents low to high water color–CHL coefficient values. b) Map of lake point locations symbolized by water color–CHL relationships: positive (blue), negative (red), not significant (black outlined dot). Significant relationships were determined based on 95% credible intervals not overlapping zero.</p

Summary statistics of the full lake dataset.

<p>Summary statistics of the full lake dataset.</p

Study extent map.

<p>Lake locations in the analysis (N = 838 lakes) including model training observations (n = 6656) and locations of holdout observations for model predictive performance (n = 739). Lakes in New York were sampled through time and thus some observations were part of the model training dataset and other observations were part of the model predictive performance holdout dataset.</p

Summary of TP and water color ~ CHL candidate models including posterior estimated coefficients, model fit criteria, and model predictive performance measures.

<p>Summary of TP and water color ~ CHL candidate models including posterior estimated coefficients, model fit criteria, and model predictive performance measures.</p