Development of high bio‐content polypropylene composites with different industrial lignins
Notice bibliographique
Résumé
Sustainability, eco‐efficiency, pollution prevention, industrial ecology, and green chemistry are considering platform‐based approaches to the development of the next generation of products and processes. Recently, renewable alternatives to traditional petroleum‐derived plastics have motivated recent interest in bio‐based composite materials which can contribute to the reduction of the environmental footprint. Lignin is a complex and amorphous biopolymer with a high density of functional groups and high modulus, which makes it potentially promising for material applications. In this sense, lignin can potentially be employed to improve the performance of materials and an economical alternative to convert lignin into high value‐added materials. Two different types of Kraft lignin were incorporated into polypropylene to fabricate composites with high bio‐content. In this study, polypropylene, Kraft lignin, and coupling agent were subjected to reactive extrusion. The composites prepared by melt processing were compared in terms of morphological, mechanical, and thermal characterizations. The results revealed that the incorporation of lignin into polypropylene matrix resulted in composites with properties suitable for various industrial sectors, especially those in which mechanical and thermal properties are crucial, such as the replacement of engineering plastics and polypropylene mineral filled. As a result, this work provides an effective way of using lignin as a low‐cost bio‐renewable resource in the plastics 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 | 0,000 | 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 ».