Properties investigation of recycled polylactic acid reinforced by cellulose nanofibrils isolated from bagasse
Notice bibliographique
Résumé
In this research, an industrial‐scale approach was developed for preparing bio‐nanocomposites from recycled polylactic acid (rPLA) and cellulose nanofibrils (CNFs). In this regard, several steps were conducted consisting of extracting CNFs, preparing CNF/rPLA master batch, and melt compounding which was finally followed by compression molding. The influence of adding CNFs on rPLA properties was investigated by morphological, mechanical, thermo‐mechanical, and degradability studies. Images from scanning electron microscopy (SEM) revealed an increase in the fracture surface roughness of rPLA after adding CNFs. In addition, compared to unreinforced rPLA, the modulus and strength of bio‐nanocomposites containing 3 wt% CNFs were enhanced from 527.5 and 23.9 MPa to 716.5 and 32.6 MPa, respectively. Other mechanical properties including elongation at break and work of fracture were decreased by 35.5 and 33% at this CNF percentage. Furthermore, the storage modulus, obtained from dynamic mechanical analysis (DMA), was significantly improved from 1,024 to 8,214 MPa after adding 3 wt % CNF. Similarly, at this CNF percentage, glass transition temperature ( T g ) was enhanced from 59.5 to 64°C. According to biodegradation study, the highest biodegradability resistance was also obtained for bio‐nanocomposite containing 3 wt % CNF. POLYM. COMPOS., 39:3740–3749, 2018. © 2017 Society of Plastics Engineers
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».