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Enregistrement W4220863480 · doi:10.1021/acsapm.1c01671

Simulated Recycling of Polypropylene and Maleated Polypropylene for the Fabrication of Highly-Filled Wood Plastic Composites

2022· article· en· W4220863480 sur OpenAlexafffund
Dylan Jubinville, Costas Tzoganakis, Tizazu H. Mekonnen

Notice bibliographique

RevueACS Applied Polymer Materials · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNatural Fiber Reinforced Composites
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Resources Canada
Mots-clésPolypropyleneMaterials scienceWood flourMaleic anhydrideComposite materialComposite numberUltimate tensile strengthWood-plastic compositeIzod impact strength testMelt flow indexPolymerCopolymer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, polypropylene [PP] and maleic anhydride grafted polypropylene [MAPP] were reprocessed from one to three times to simulate recycling. 30 wt % of the reprocessed PP and MAPP were compounded with 70 wt % wood filler to fabricate highly filled wood plastic composites [WPCs]. The neat and composite samples were produced using a batch mixer and injection molder. The effect of recycling and maleation of PP was analyzed using light scattering, nuclear magnetic resonance, rheology, microscopy, and other physical/mechanical properties. While thermomechanical processing may lead to chain scission reactions, shown by a reduction in melt viscosity and weight-average molecular weight, the observed changes are minor and did not change the bulk properties significantly. The repeated reprocessing allowed for the incorporation of up to 70 wt % wood flour [WF] to fabricate the highly filled WPC while the maleation allowed for better interactions and the composite’s strength. Overall, the WPCs with maleic anhydride displayed appealing physical properties due to their increased tensile properties and a lack of oxidation or significant level of degradation. This indicates that the maleation of reprocessed PP could be an important and effective strategy to reduce virgin and petroleum-based MAPP while revitalizing mechanical properties for WPCs.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,220 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations30
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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