Polylactic Acid Cellulose Nanocomposite Films Comprised of Wood and Tunicate CNCs Modified with Tannic Acid and Octadecylamine
Notice bibliographique
Résumé
Herein, a one-pot strategy was used to prepare hydrophobic cellulose nanocrystals (CNCs) surface-modified with tannic acid and octadecylamine. By this strategy, CNCs derived from wood (W-CNC) and tunicates (T-CNC) were modified in situ and incorporated into a polylactic acid (PLA) matrix using two methods, without first drying the CNCs. Films of PLA-CNC nanocomposites were prepared both by solution casting and by wet compounding in a thermo-kinetic mixer, followed by melt extrusion. Various properties of these PLA nanocomposites were evaluated herein, along with an assessment of how these properties vary with the type of CNC reinforcement. Cast films with a hybrid mixture of wood and tunicate CNCs displayed improved mechanical properties compared to either wood or tunicate CNCs, but extruded films did not show this hybrid effect. The water vapor permeability of the extruded nanocomposite films with 1% CNCs was reduced by as much as 60% compared to the PLA films. The composite films also showed enhanced biodegradation compared to neat PLA films. These results demonstrate that wet compounded PLA composites produced with wood or tunicate CNCs modified using a one-pot, water-based route have improved barrier and biodegradation properties, indicating a potential for packaging applications without having to dry the CNCs.
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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 | 0,001 |
| 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 ».