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Enregistrement W4360614233 · doi:10.18280/rcma.330103

Characterization of a Composite Material Composed by Rubber Tire and Expanded Polystyrene Wastes

2023· article· fr· W4360614233 sur OpenAlexvenueno aff
Tahar Masri, M. M. Yagoub, Amar Rouag, Belhi Guerira

Notice bibliographique

RevueRevue des composites et des matériaux avancés · 2023
Typearticle
Languefr
DomaineMaterials Science
Thématiquebiodegradable polymer synthesis and properties
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDirection Générale de la Recherche Scientifique et du Développement Technologique
Mots-clésCharacterization (materials science)PolystyreneNatural rubberMaterials scienceExpanded polystyreneComposite numberComposite materialPolymerNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aims to valorise industrial waste of Expanded Polystyrene Packaging waste (EPS) and used tire waste, in the production of a new composite material.The new composite material RTPC (Rubber Tire Polystyrene Composite) is a mixture of rubber particles from used tires, as reinforcement, and a matrix obtained by recycling EPS with gasoline.In this study, several matrix/reinforcement weight proportions (25%, 30% and 35%) and several reinforcement particle sizes (2-3, 3-4 and 4-5 mm) were considered.Physical, mechanical and thermal characterization were carried out in order to determine the density, the flexural modulus, the maximum stress and the thermal conductivity of the composite material.According to the obtained results, the RTPC material obtained is considered as a light material with a density between 500 and 600 kg/m 3 .The thermal characterization tests of the RTPC material also showed that the RTPC is an insulating material with thermal conductivity between 0.22 and 0.23 W/m.K. On the other hand, the three-point bending tests showed that the RTPC material has poor bending properties.The RTPC material can be used in the field of building construction as a good thermal insulator.The RTPC material can be used in other applications as a structural component in sandwich structures if its mechanical properties will improve.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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