Various-Sized Nanocelluloses Induced Stereocomplexes Crystallization Formation and Its Mechanism of Stereoisomers Poly(lactide acid) Blend
Notice bibliographique
Résumé
This work provides evidence to explore the relationship between hydrogen bonding interactions and stereocomplex crystallization (SC) formation of nanocomposite-based nanocelluloses (NCs). Here, we evaluated the synergistic effect of various aspect ratios of NCs as nucleating agents on the properties of a poly( l -lactic acid)/poly( d -lactic acid) ( l / d ) stereocomplexable matrix using the casting method. Furthermore, NCs enhanced the interfacial adhesion interaction of the l / d matrix, improving crystallization ability, heat resistance, and barrier properties against the water vapor of nanocomposites. As expected, the nanocomposite with cellulose nanofibers (CNF 3 ) had the highest SC crystallinity of 33.9% and a maximum SC melting temperature of 220.6 °C. The tensile strength of the l / d /CNF 3 nanocomposite increased to 53.0 MPa due to the highest aspect ratio and rigidity of CNF, which improved interfacial hydrogen bonding interactions between CNF 3 and the l / d matrix. Compared with different samples, nanocomposite with cellulose nanospheres (CNS 3 ) had the smallest spherulite size. While nanocomposite with cellulose nanocrystals (CNC 3 ) exhibited more efficient heterogeneous nucleation than that of CNS 3 or CNF 3 . We demonstrated the relationship between the hydrogen-bonding interactions of l / d nanocomposites and crystallization kinetic/mechanism. This work offers a suitable strategy for selecting appropriate types of NCs as nucleating agents for designing high-performance materials for food packaging industries to solve the plastic melt processing problem.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».