One-Step Twin-Screw Extrusion Process to Fibrillate Deep Eutectic Solvent-Treated Wood to Be Used in Wood Fiber-Polypropylene Composites
Notice bibliographique
Résumé
Bio-based wood materials are preferable for composites because of their sustainability, but adequately dispersing wood fibers in polymers can be difficult and costly. Our approach was to pretreat the wood with a green solvent system, allowing the composite to be extruded in a single step, simplifying the process, and reducing the overall cost. This study investigates the fibrillation of untreated wood sawdust (W) and deep eutectic solvent-treated wood sawdust (DESW) using a one-step twin-screw extrusion (TSE) process. The results of the analysis of wood fractions and optical microscopy confirmed that the one-step extrusion process resulted in fibrillation of both treated and untreated wood material. The width of the original wood particles was reduced by more than 99% after a one-step TSE for both untreated and DES-treated wood. The size reduction of the DESW was slightly greater than that of the untreated wood, and fibrillation was further confirmed by rheological analysis. The fibrillated wood was then compounded with polypropylene (PP) to produce a wood fiber-polypropylene composite with 50 wt % wood content. The elastic modulus of both untreated and treated extruded composites was higher than that of neat PP. The tensile strength and strain at break for the DESW-PP composite slightly increased in comparison to the untreated W-PP composite. Furthermore, DES treatment of wood resulted in a darker color and increased hydrophobicity of the material.
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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».