Bio-poly(butylene succinate) and Its Composites with Grape Pomace: Mechanical Performance and Thermal Properties
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Biocomposites from bio-based poly(butylene succinate) (BioPBS) and grape pomace (GP) were made by melt extrusion–injection molding. Grape pomace is a low value byproduct from the wine industry that can be utilized as a filler to increase its value and to decrease the amount of polymer required in a composite blend. Experiments were performed with up to 50% grape pomace by weight. Composites were also compatibilized with in situ manufactured maleic anhydride-grafted BioPBS (MA-g-BioPBS). Flexural and impact strength were improved with the addition of GP up to the addition of 50 wt % GP, suggesting that at this loading the formulation reached threshold performance. The blend of (57:40:3) BioPBS/GP/MA-g-BioPBS showed the best overall performance in terms of a balance of both mechanical properties and thermal properties. The increase in impact resistance confirmed that the GP acted as a reinforcing phase. The addition of 3 wt % MA-g-BioPBS in samples containing 40 wt % of grape pomace resulted in improvements of 28.4 and 59% in flexural and impact strengths, respectively, compared to neat BioPBS. Heat distortion temperature increased with the addition of grape pomace by 14.3% in a blend combination of 57% BioPBS, 40% grape pomace, and 3% MA-g-BioPBS compared to neat BioPBS. Scanning electron microscopy results show improved interfacial adhesion with the addition of MA-g-BioPBS and thermogravimetric analysis results prove that the GP is thermally stable under the processing conditions. This study shows that GP can be successfully incorporated into a BioPBS matrix to create biocomposites with improved thermal and mechanical properties.
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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 ».