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Enregistrement W2644617923 · doi:10.1021/acssuschemeng.7b00615

Cost Reduction and Mechanical Enhancement of Biopolyesters Using an Agricultural Byproduct from Konjac Glucomannan Processing

2017· article· en· W2644617923 sur OpenAlexafffund
Zhaoshu Chen, Lin Gan, Peter R. Chang, Changhua Liu, Jin Huang, Shanjun Gao

Notice bibliographique

RevueACS Sustainable Chemistry & Engineering · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
Thématiquebiodegradable polymer synthesis and properties
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesMinistry of Education of the People's Republic of ChinaOffice of Energy Research and DevelopmentChongqing Science and Technology CommissionNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésUltimate tensile strengthMaterials scienceElongationComposite materialRaw materialCompression moldingDegradation (telecommunications)Polybutylene succinateBiodegradationCompressive strengthIzod impact strength testChemical engineeringChemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Extensive applications of many sustainable biopolyester materials are limited due to their high cost and poor properties. To resolve these problems, we developed a strategy using an agricultural byproduct derived from konjac glucomannan processing, the konjac fly powders (KFPs), to reduce the cost, preserve the biodegradability, and improve the mechanical properties of biopolyesters. The result indicated that the multiple components in KFPs complicate our understanding of the reinforcing mechanism. However, from the tensile and dynamic mechanical behavior, matrix–filler interaction, and fracture morphology of composites, we concluded that the mechanical enhancement of KFPs was selective. By controlling melt mixing and compression molding, the elongation at break and tensile strength of poly(3-hydroxybutyrate- co -4-hydroxybutyrate) (P(3,4)HB) rather than polybutylene succinate (PBS) or polylactide (PLA) could be enhanced by 205% and 111%, respectively, and the cost of composites reduced by 4–22%. Also, the onset degradation temperature of P(3.4)HB at a low KFP loading was about 40 °C higher than neat P(3,4)HB. The enhancing effect of KFPs was mainly attributed to its strong interaction with P(3,4)HB and the homogeneous structure of their 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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,001

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,214 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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