Development of cellulose nanocrystal‐reinforced polylactide: A comparative study on different preparation methods
Notice bibliographique
Résumé
A masterbatch of polylactide (PLA) containing cellulose nanocrystals (CNCs) prepared via a solution‐cast method was further diluted with neat PLA in the melt state using either a twin‐screw extruder or an internal batch mixer to reach a final CNC content of 4 wt%. For the sake of comparison, a direct melt mixing method was employed to prepare PLA–CNC composites. Then, the efficiency of the preparation methods was assessed by comparing the morphological, rheological and thermomechanical properties of the compounded samples. Scanning electron microscopy showed the disappearance of large agglomerates when using the PLA–CNC masterbatch. Transmission electron microscopy revealed the existence of well‐dispersed CNCs within the PLA matrix at a nanoscale for masterbatch‐based nanocomposites. The rheological properties of the nanocomposites containing the PLA–CNC masterbatch were significantly increased for both steady and small‐amplitude oscillatory shear flow fields, compared to the composites prepared via direct melt mixing. In addition, the masterbatch‐based nanocomposites exhibited pronounced overshoots in the transient start‐up viscosity. The crystalline content of the PLA in the nanocomposites and the crystallization temperature increased when the CNCs were well dispersed, which showed the nucleating effect of the CNCs. In dynamic mechanical thermal analysis, the storage modulus of the nanocomposites increased up to 41 and 128% in the glassy and rubbery regions, respectively. These results show that hydrophilic CNCs can be well dispersed and reinforce PLA using efficient preparation methods. POLYM. COMPOS., 40:E342–E349, 2019. © 2017 Society of Plastics Engineers
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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) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».