Effect of Spent Coffee Grounds on the Crystallinity and Viscoelastic Behavior of Polylactic Acid Composites
Notice bibliographique
Résumé
This work investigated the addition of spent coffee grounds (SCG) as a valuable resource to produce biocomposites based on polylactic acid (PLA). PLA has a positive biodegradation effect but generates poor proprieties, depending on its molecular structure. The PLA and SCG (0, 10, 20 and 30 wt.%) were mixed via twin-screw extrusion and molded by compression to determine the effect of composition on several properties, including mechanical (impact strength), physical (density and porosity), thermal (crystallinity and transition temperature) and rheological (melt and solid state). The PLA crystallinity was found to increase after processing and filler addition (34–70% in the 1st heating) due to a heterogeneous nucleation effect, leading to composites with lower glass transition temperature (1–3 °C) and higher stiffness (~15%). Moreover, the composites had lower density (1.29, 1.24 and 1.16 g/cm3) and toughness (30.2, 26.8 and 19.2 J/m) as the filler content increased, which is associated with the presence of rigid particles and residual extractives from SCG. In the melt state, polymeric chain mobility was enhanced, and composites with a higher filler content became less viscous. Overall, the composite with 20 wt.% SCG provided the most balanced properties being similar to or better than neat PLA but at a lower cost. This composite could be applied not only to replace conventional PLA products, such as packaging and 3D printing, but also to other applications requiring lower density and higher stiffness.
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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 ».