Mechanical, Thermal, and Morphological Properties of Nanocomposites Based on Polyvinyl Alcohol and Cellulose Nanofiber from <i>Aloe vera</i> Rind
Notice bibliographique
Résumé
This work was devoted to reinforcement of polyvinyl alcohol (PVA) using cellulose nanofibers from Aloe vera rind. Nanofibers were isolated from Aloe vera rind in the form of an aqueous suspension using chemimechanical technique. Mechanical characterizations showed that incorporation of even small amounts of nanofibers (as low as 2% by weight) had significant effects on both the modulus and strength of PVA. Tensile modulus and strength of PVA increased, 32 and 63%, respectively, after adding 2% of cellulose nanofiber from Aloe vera rind. Samples with higher concentrations of nanofibers also showed improved mechanical properties due to a high level of interfacial adhesion and also dispersion of fibers. The results showed that inclusion of nanofibers decreased deformability of PVA significantly. Dynamic mechanical analysis revealed that, at elevated temperatures, improvement of mechanical properties due to the presence of nanofibers was even more noticeable. Addition of nanofibers resulted in increased thermal stability of PVA in thermogravimetric analysis due to the reduction in mobility of matrix molecules. Morphological observations showed no signs of agglomeration of fibers even in composites with high cellulose nanofiber contents. Inclusion of nanofibers was shown to increase the density of composites.
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 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 ».