Preparation and characterization of graphite oxide nano‐reinforced biocomposites from chicken feather keratin
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BACKGROUND Natural polymers have gained increased attention in reducing the dependence on petroleum‐based materials. Chicken feather proteins are an abundant industrial by‐product suitable for the fabrication of sustainable thermoplastics. However, protein‐based plastics generally exhibit poor physical and thermal properties which limit their application. In this research, the fabrication of feather keratin based nano‐reinforced biocomposites by the addition of graphite oxide (GO) in a reactive extrusion system were investigated. The effects of GO carbon/oxygen ratio (C/O, 2.48, 2.07, and 1.55) and concentration (0.5–2%) of the selected GO on the conformational, physical and thermal properties of thermoplastic films were investigated. RESULTS Chicken feather–GO nanocomposites were successfully prepared at 150 °C in the reactive extrusion system. Tensile strength and Young modulus of chicken feather plastic films were significantly increased without affecting their elongation using low GO concentrations (0.5 to 1.5% w/w of protein). Our results suggest that higher content of hydroxyl groups and increased graphene interlayer space in GO facilitated interactions with feather keratin and plasticizers. CONCLUSIONS Graphite oxide proved to be an inexpensive alternative to graphene for the reinforcement of protein based composites. Extrusion provided a cost‐effective and environment‐friendly method for the processing of sustainable composites. © 2017 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 | 0,001 | 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 ».