Structure and Properties of Soy Protein Plastics with ε-Caprolactone/Glycerol as Binary Plasticizers
Notice bibliographique
Résumé
We successfully prepared a series of soy protein isolate (SPI) plastics with ε-caprolactone (CL)/glycerol binary plasticizers via extrusion and compression-molding. The chemical reactions among SPI, CL, and glycerol as well as the influence of CL/glycerol content on the microstructure, thermal degradation, and mechanical properties have been investigated using Fourier transform infrared spectroscopy (FTIR), scanning electron microscope (SEM), differential scanning calorimetry (DSC), dynamic mechanical thermal analysis (DMTA), thermogravimetric analysis-Fourier transform infrared spectroscopy (TGA-FTIR), and mechanical tests. The results of FTIR, SEM, DSC, and DMTA revealed that CL reacted with protein and glycerol molecules under high-temperature, high-shear, and high-pressure conditions. When the CL content was low (less than 25 wt %), the CL added to the protein matrix was dispersed mainly in the glycerol-rich domains and reacted with glycerol. However, at a higher concentration, the CL predominated in the protein-rich domains and reacted with protein molecules. The chemical reactions led to a significant increase in glass transition and mechanical relaxation temperatures of the glycerol-rich and protein-rich domains. Accordingly, the chemical reactions retarded the volatilization of glycerol and the release of NH 3 and CO 2 and elevated the tensile strength, Young’s modulus, and the water resistance of the soy protein plastic sheets.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».