Hybrid Green Bionanocomposites of Bio-based Poly(butylene succinate) Reinforced with Pyrolyzed Perennial Grass Microparticles and Graphene Nanoplatelets
Notice bibliographique
Résumé
microparticles (biocarbon) and graphene nanoplatelets to create a hybrid bionanocomposite. Pyrolyzed biomass, known as biocarbon, was incorporated into a BioPBS matrix to improve the thermo-mechanical properties of the bioplastic while simultaneously increasing the value of this co-product. Biocomposites loaded with 25 wt % biocarbon showed 57, 13, and 32% improvements in tensile modulus, heat deflection temperature, and thermal expansion, respectively. Further improvements were found when graphene nanoplatelets (GnPs) were added to the biocomposite, forming a hierarchical hybrid bionanocomposite. Two processing methods were used to incorporate graphene into the composites: (I) graphene, BioPBS, and biocarbon were added together and directly compounded, and (II) a masterbatch of graphene and BioPBS was processed first and then diluted to the same ratios as those used in the direct compounding method I. The two methods resulted in different internal morphologies that subsequently impacted the mechanical properties of the composites; little change was observed in the thermal properties studied. Bionanocomposites processed using the direct compounding technique showed the greatest increase in tensile strength and modulus: 17 and 120%, respectively. Bionanocomposites processed using a masterbatch technique had slightly lower strength and modulus but showed almost twice the impact strength compared with the direct compounding method. This masterbatch technique was found to have a superior balance of stiffness and toughness, likely due to the presence of superclustered graphene platelets, confirmed through a scanning electron microscope and a transmission electron microscope.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 tête enseignante, 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 ».