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Enregistrement W3091820339 · doi:10.1186/s42252-020-00011-z

Morphological, thermal, and thermomechanical properties of cellulose nanocrystals reinforced polylactide/poly [(butylene succinate)-co-adipate] blend composite foams

2020· article· en· W3091820339 sur OpenAlexfundno aff
Mpho Phillip Motloung, Simphiwe Zungu, Vincent Ojijo, Jayita Bandyopadhyay, Suprakas Sinha Ray

Notice bibliographique

RevueFunctional Composite Materials · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer Foaming and Composites
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInnotech AlbertaDepartment of Science and Technology, Republic of South AfricaCouncil for Scientific and Industrial Research, South Africa
Mots-clésMaterials scienceAdipateCrystallinityComposite numberComposite materialThermal stabilityCelluloseEnvironmentally friendlyPolybutylene succinatePolyesterChemical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This study examines the influence of cellulose nanocrystal (CN) particles on the morphological, thermal, and thermo-mechanical properties of polylactide (PLA)/poly [(butylene succinate)-co-adipate] (PBSA) blend foams prepared by casting and particulate leaching method using fructose as porogen particles. The morphological analysis showed an interconnected open-cell structure, with porosity above 80%. The crystallinity of the prepared foams was disrupted by the inclusion of CN particles as observed from XRD analyses, which showed a decrease in PLA crystal peak intensity. With regards to neat blend foam, the onset thermal degradation increased with the addition of CN particles, which also increased the thermal stability at 50% weight loss. Furthermore, CN acted as a reinforcing agent in improving the stiffness of the prepared blend foam. Overall, completely environmentally friendly foams were successfully prepared, as a potential material that can replace the current existing foam materials that pose many environmental concerns. However, there is a need to develop an environmentally friendly processing technique.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,189 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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