Novel Biocomposites from Biobased Epoxy and Corn-Based Distillers Dried Grains (DDG)
Notice bibliographique
Résumé
The growing ethanol production around the world demands more value-added applications for its main byproduct, distillers grains. The present work reports the study of using corn based distillers dried grains (DDG) as biofillers for biobased epoxy resin and the mechanical, physical and thermal properties of the composites. The biobased epoxy resin is the blend of diglycidylether of bisphenol-A based resin and epoxidized soybean oil. The incorporation of DDG into the biobased resin accelerated the curing process as evident from the differential scanning calorimetry and temperature-modulated Fourier transform infrared spectroscopy. The 40 wt% DDG filled composite showed an excellent retention of flexural strength of up to 94 % of that of the neat epoxy. Furthermore, the composite filled with the DDG treated with epoxy functionalized oligomeric silsesquioxane showed even better flexural properties thanks to the improved wettability of the biobased resin with the filler. Dynamic mechanical analysis showed a 12 % increment in storage modulus for the surface-treated DDG composites over the biobased resin. The improved interfacial adhesion between the DDG and matrix through the surface modification was also observed in the morphological characterization with electron microscope. The study demonstrates the viability of combining DDG biofiller with the epoxy bioresin to produce novel biomaterials at low cost.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».