Enhancement of Flame Retardancy and Mechanical Properties of Polylactic Acid with a Biodegradable Fire-Retardant Filler System Based on Bamboo Charcoal
Notice bibliographique
Résumé
A cooperative flame-retardant system based on natural intumescent-grafted bamboo charcoal (BC) and chitosan (CS) was developed for polylactic acid (PLA) with improved flame retardancy and minimal decline in strength properties. Chitosan (CS) as an adhesion promoter improved the interfacial compatibility between graft-modified bamboo charcoal (BC-m) and PLA leading to enhanced tensile properties by 11.11% and 8.42%, respectively for tensile strength and modulus. At 3 wt.% CS and 30 wt.% BC-m, the crystallinity of the composite increased to 38.92%, or 43 times that of pure PLA (0.9%). CS promotes the reorganization of the internal crystal structure. Thermogravimetric analysis showed significantly improved material retention of PLA composites in nitrogen and air atmosphere. Residue rate for 5 wt.% CS and 30 wt.% BC-m was 29.42% which is 55.1% higher than the theoretical value of 18.97%. Flammability tests (limiting oxygen index-LOI and UL-94) indicated significantly improved flame retardancy and evidence of cooperation between CS and BC-m, with calculated cooperative effectiveness index(Ce) >1. From CONE tests, the peak heat release rate (pHRR) and total heat release (THR) were reduced by 26.9% and 30.5%, respectively, for 3% CS + 20% BC-m in PLA compared with adding 20% BC-m alone. Analysis of carbon residue morphology, chemical elements and structure suggest CS and BC-m form a more stable char containing pyrophosphate. This char provides heat insulation to inhibit complete polymer pyrolysis, resulting in improved flame retardancy of PLA composites. Optimal mix may be recommended at 20% BC-m + 3% CS to balance compatibility, composite strength properties and flame retardance.
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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) | 0,000 | 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 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 ».