Distributed recycling of waste polymer into RepRap feedstock
Notice bibliographique
Résumé
Purpose A low‐cost, open source, self‐replicating rapid prototyper (RepRap) has been developed, which greatly expands the potential user base of rapid prototypers. The operating cost of the RepRap can be further reduced using waste polymers as feedstock. Centralized recycling of polymers is often uneconomic and energy intensive due to transportation embodied energy. The purpose of this paper is to provide a proof of concept for high‐value recycling of waste polymers at distributed creation sites. Design/methodology/approach Previous designs of waste plastic extruders (also known as RecycleBots) were evaluated using a weighted evaluation matrix. An updated design was completed and the description and analysis of the design is presented including component summary, testing procedures, a basic life cycle analysis and extrusion results. The filament was tested for consistency of density and diameter while quantifying electricity consumption. Findings Filament was successfully extruded at an average rate of 90 mm/min and used to print parts. The filament averaged 2.805 mm diameter with 87 per cent of samples between 2.540 mm and 3.081 mm. The average mass was 0.564 g/100 mm length. Energy use was 0.06 kWh/m. Practical implications The success of the RecycleBot further reduces RepRap operating costs, which enables distributed in‐home, value added, plastic recycling. This has implications for municipal waste management programs, as in‐home recycling could reduce cost and greenhouse gas emissions associated with waste collection and transportation, as well as the environmental impact of manufacturing custom plastic parts. Originality/value This paper reports on the first technical evaluation of a feedstock filament for the RepRap from waste plastic material made in a distributed recycling device.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».