Sustainable Biocomposites from Pyrolyzed Grass and Toughened Polypropylene: Structure–Property Relationships
Notice bibliographique
Résumé
A novel class of injection-molded, toughened biocomposites was engineered from pyrolyzed miscanthus-based biocarbon, poly(octene ethylene) elastomer, and polypropylene (PP). The elastomer and biocarbon were added to the PP matrix at 30 and 20 wt %, respectively. The particle size of the biocarbon varied within two main ranges: <20 and 106-125 μm. The morphology and adhesion between the filler and the matrix were controlled by the addition of maleic anhydride grafted PP (MAPP). The composites were melt-blended and then injection-molded to tensile, flexural, and impact bars. The results showed that although the morphology of the composite is almost independent of particle size it is greatly dependent on the addition of MAPP. Two completely different morphologies, separate dispersion and encapsulated filler particles, were obtained in the presence and absence of MAPP, which was verified by atomic force and scanning electron microscopies. Model calculations based on a modified Kerner equation showed that the encapsulated filler content decreased from 64 to 8% by the addition of MAPP, which caused a major improvement in the stiffness and strength of the composites. Despite having a different morphology caused by the compatibilizer, composites with smaller particles exhibited better strength and modulus and lower impact toughness compared to those with a larger particle size. Results suggest that the failure mechanisms are mainly controlled by the local fracturing of biocarbon particles, which was more pronounced when the particle size was larger.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».