Degradation Behavior of Polypropylene during Reprocessing and Its Biocomposites: Thermal and Oxidative Degradation Kinetics
Notice bibliographique
Résumé
Non-isothermal thermogravimetric analysis (TGA) was employed to investigate the degradation of polypropylene (PP) during simulated product manufacturing in a secondary process and wood–plastic composites. Multiple batch mixing cycles were carried out to mimic the actual recycling. Kissinger–Akahira–Sunose (KAS), Ozawa–Flynn–Wall (OFW), Friedman, Kissinger and Augis models were employed to calculate the apparent activation energy (Ea). Experimental investigation using TGA indicated that the thermograms of PP recyclates shifted to lower temperatures, revealing the presence of an accelerated degradation process induced by the formation of radicals during chain scission. Reprocessing for five cycles led to roughly a 35% reduction in ultimate mixing torque, and a more than 400% increase in the melt flow rate of PP. Ea increased with the extent of degradation (α), and the dependency intensified with the reprocessing cycles. In biocomposites, despite the detectable degradation steps of wood and PP in thermal degradation, a partial coincidence of degradation was observed under air. Deconvolution was employed to separate the overlapped cellulose and PP peaks. Under nitrogen, OFW estimations for the deconvoluted PP exposed an upward shift of Ea at the whole range of α due to the high thermal absorbance of the wood chars. Under air, the Ea of deconvoluted PP showed an irregular rise in the initial steps, which could be related to the high volume of evolved volatiles from the wood reducing the oxygen diffusion.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».