Recycled Tire Fibers Used as Reinforcement for Recycled Polyethylene Composites
Notice bibliographique
Résumé
This study proposes a simple approach to separate most rubber particles from recycled tire fibers (RTFs) and to determine their rubber content using thermogravimetric analysis (TGA)/calcination. Furthermore, scanning electron microscopy (SEM), energy-dispersive X-ray spectroscopy (EDAX), and Fourier transform infrared spectroscopy (FTIR) analyses are used to investigate the separation process and materials compositions. Afterwards, a series of composites based on recycled post-consumer low-density polyethylene (rLDPE) with clean fiber (CF) and residual ground rubber particles (GR) is prepared at different filler concentrations (0–30%) via extrusion compounding before using compression molding and injection molding for comparison. In all cases, injection molding leads to higher strength and modulus but lower elongation at break. The results show that incorporating 30 wt.% of CF into rLDPE yields a remarkable improvement in tensile strength (15%), tensile modulus (192%) and flexural modulus (142%). On the other hand, the incorporation of up to 30 wt.% of GR results in a reduction in both tensile strength and flexural modulus by 15%, confirming the critical role of the cleaning process for RTF in achieving the best results.
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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 ».