Natural rubber biocomposites reinforced with cellulose nanocrystals/lignin hybrid fillers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this study, a novel hybrid system containing lignin and cellulose nanocrystals (CNC) is developed to reinforce natural rubber (NR) and produce high‐performance biocomposites. Firstly, the effect of lignin content in lignin/NR biocomposites is investigated. Despite lignin's advantages as an inexpensive biopolymer, its addition to NR results in longer cure time, reduced tensile strength and increased loss factor (tan δ); that is, lignin addition has a negligible reinforcing effect compared to conventional fillers, such as carbon black (CB). On the other hand, adding only 7.5 parts per hundred rubber (phr) of CNC to lignin/NR compounds decreased the curing time (14%) and loss factor (55% at 10% strain), while increasing the bound rubber content (37%), modulus at 100% strain (101%) and tensile strength (36%). CNC/lignin/NR bionanocomposites exhibited comparable mechanical properties and even better dynamical mechanical properties (53% lower loss factor at 10% strain) than conventional composites reinforced with CB. The optimum lignin content in the NR composite was 40 phr, while the percolation threshold for CNC was around 7 phr.
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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) | 0,001 | 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 ».