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Enregistrement W4290050154 · doi:10.1002/pen.26049

Crosslinked polyethylene: A review on the crosslinking techniques, manufacturing methods, applications, and recycling

2022· review· en· W4290050154 sur OpenAlexaff
Hibal Ahmad, Denis Rodrigue

Notice bibliographique

RevuePolymer Engineering and Science · 2022
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRecycling and Waste Management Techniques
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceReusePolyethyleneDuctility (Earth science)PolymerComposite materialProcess engineeringWaste managementCreepEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract One of the most used resins in the plastics industry is polyethylene (PE). Although PE has good impact resistance and ductility, its low maximum use temperature and mechanical strength limit some commercial development, especially for load‐bearing applications. To get better overall performances, crosslinking is performed to improve the chemical, mechanical, and thermal properties of PE. Although PE can be crosslinked by using various chemical and physical methods, this makes the resulting polymers more difficult to recycle since a three‐dimensional (3D) network is created. In this review, we first describe the different crosslinking techniques for PE to manufacture crosslinked PE (XLPE) parts. Then, as more than half of the XLPE‐based products are disposed directly after use, we present several options to reuse and recycle these products to overcome this environmental issue and find a sustainable solution. A focus is made on mechanical recycling and de‐crosslinking techniques for XLPE to generate recycled‐XLPE (r‐XLPE). Finally, a conclusion is presented on the current situation and research gaps that must be filled by future works.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,303 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations123
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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