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Enregistrement W4283119439 · doi:10.3390/ma15124316

Synthesis and Characterization of Wood Rigid Polyurethane Composites

2022· article· en· W4283119439 sur OpenAlexafffund
Hamza Bradai, Ahmed Koubaa, Hassine Bouafif, Armand Langlois, B. Samet

Notice bibliographique

RevueMaterials · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNatural Fiber Reinforced Composites
Établissements canadiensGrain Research CentreCentre Technologique des Résidus IndustrielsUniversité du Québec en Abitibi-Témiscamingue
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMaterials scienceComposite materialPolyurethaneIsocyanateFourier transform infrared spectroscopyCompressive strengthReinforcementWood flourFiberEngineered woodPolyolChemical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Incorporating biodegradable reinforcement, such as wood particles, into rigid polyurethane foams (RPUFs) is among the alternatives to reduce their environmental impact. This study aims to assess the effect of different wood particles as reinforcement in RPUFs. Reinforced rigid polyurethane foams are synthesized with milled wood particles of various forms and sizes and commercial polyol and isocyanate. The effect of fiber treatments and mechanical stirring on foams' properties is also studied. Additional tests on polyisocyanurate foams (PIR) were undertaken to assess the effect of reinforcement on their properties. Mechanical properties are measured to investigate the impact of wood particle reinforcement on the foam. Confocal microscopy and Fourier-transform infrared spectroscopy (FTIR) showed the interaction between the wood fibers and the matrix. Despite the adhesion observed for some fibers, most of the cell walls of RPUFs were punctured by the rigid wood fibers, which explained the decrease in the compressive strength of the composites for manually mixed foams. Mechanical stirring proved to be an efficient method to enhance the reinforcement power of untreated fibers. RPUF foams' properties showed similar changes when untreated wood flour was introduced to the formula, increasing compressive strength significantly.

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 candidatesCharge 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 seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations15
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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