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Enregistrement W4309916311 · doi:10.3390/polym14235104

Improvement of Poly(lactic acid)-Poly(hydroxy butyrate) Blend Properties for Use in Food Packaging: Processing, Structure Relationships

2022· article· en· W4309916311 sur OpenAlexaff
Mitul Kumar Patel, Marta Zaccone, Laurens De Brauwer, Rakesh Nair, Marco Monti, Vanesa Martínez‐Nogués, Alberto Frache, Kristiina Oksman

Notice bibliographique

RevuePolymers · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
Thématiquebiodegradable polymer synthesis and properties
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceNanocompositeLactic acidFood packagingCelluloseExtrusionChemical engineeringComposite materialChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Poly(lactic acid)-poly(hydroxybutyrate) (PLA-PHB)-based nanocomposite films were prepared with bio-based additives (CNCs and ChNCs) and oligomer lactic acid (OLA) compatibilizer using extrusion and then blown to films at pilot scale. The aim was to identify suitable material formulations and nanocomposite production processes for film production at a larger scale targeting food packaging applications. The film-blowing process for both the PLA-PHB blend and CNC-nanocomposite was unstable and led to non-homogeneous films with wrinkles and creases, while the blowing of the ChNC-nanocomposite was stable and resulted in a smooth and homogeneous film. The optical microscopy of the blown nanocomposite films indicated well-dispersed chitin nanocrystals while the cellulose crystals were agglomerated to micrometer-size particles. The addition of the ChNCs also resulted in the improved mechanical performance of the PLA-PHB blend due to well-dispersed crystals in the nanoscale as well as the interaction between biopolymers and the chitin nanocrystals. The strength increased from 27 MPa to 37 MPa compared to the PLA-PHB blend and showed almost 36 times higher elongation at break resulting in 10 times tougher material. Finally, the nanocomposite film with ChNCs showed improved oxygen barrier performance as well as faster degradation, indicating its potential exploitation for packaging applications.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,122
Score d'incertitude au seuil0,907

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,178 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations19
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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