Dispersion of soybean stock‐based nanofiber in a plastic matrix
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The focus of this work is the study of the dispersion mechanism of soybean stock‐based nanofibers in a plastic matrix. The cellulose nanofibers were extracted from soybean stock by chemo‐mechanical treatments. These are bundles of cellulose nanofibers with a diameter ranging between 50 and 100 nm and lengths of thousands of nanometers. These nanofibers were characterized by atomic force microscopy and transmission electron microscopy. X‐ray diffraction studies showed that the soybean stock nanofibers had a relative percentage crystallinity of about 48%. Selective chemical treatments increased the cellulose content of soybean stock nanofibers from 41 to 61%. The matrix polymers used in this project were poly(vinyl alcohol) (PVA) and polyethylene (PE). The mechanical properties of nanofiber‐reinforced PVA film demonstrated a 4‐ to 5‐fold increase in tensile strength, as compared to the untreated fiber‐blend‐PVA film. One of the problems encountered in the use of nanoreinforcements lies in the difficulty in ensuring good dispersion of the filler in the composite material. Improved dispersion level of nanofibers within a thermoplastic was achieved by adding ethylene‐acrylic oligomer emulsion as a dispersant. In the solid phase of nanofiber‐blend‐PE composites, the compression‐molded samples showed that improved mechanical properties were achieved with coated nanofibers. Copyright © 2006 Society of Chemical Industry
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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) | 0,001 | 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 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 ».