Determination of optimal alkaline treatment conditions for fique fiber bundles as reinforcement of composites materials
Notice bibliographique
Résumé
"For the last decades, natural fibers have been used as reinforcement of friendly environmental polymeric composites, due to their technical, economical and environmental advantages that include: moderate mechanical and thermal properties. However, the OH groups in some of their chemical structures like cellulose, reduce the compatibility with hydrophobic polymeric matrices such as polyolefines. Natural fiber, usually are exposed to chemical and physical treatment to reduce their hydrophilic tendency and to enhance fiber/matrix adhesion. Alkalinization, alkali treatment or mercerization, is one of the most common procedures applied on natural fibers. This process introduces important changes on its mechanical properties, physical and morphological characteristics, and chemical composition. In spite of other studies, it is necessary define surface treatment conditions in accordance with industrial processing and environmental considerations. In this study, the influence of different alkali treatment conditions on the fique fiber tensile behavior has been evaluated. Treatment parameters as solution concentration, exposure time and dry conditions have been analyzed. Fourier transformation infrared spectrophotometry (FTIR) analysis, atomic force (AFM) and optical microscopies have been used to evaluate alteration on chemical and morphological characteristics. Treatment conditions that include low solution concentration bring a good enough quality in the mechanical behavior required by fique fiber bundles as polymeric reinforcement."
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».