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Enregistrement W4386369143 · doi:10.3390/waste1030044

Mechanical Properties of a Bio-Composite Produced from Two Biomaterials: Polylactic Acid and Brown Eggshell Waste Fillers

2023· article· en· W4386369143 sur OpenAlexafffund
Duncan Cree, Stephen Owuamanam, Majid Soleimani

Notice bibliographique

RevueWaste · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicroplastics and Plastic Pollution
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPolylactic acidUltimate tensile strengthFiller (materials)Materials scienceFlexural strengthComposite materialEggshellComposite numberWood flourScanning electron microscopeCharpy impact testPolymer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An option to reduce the exploitation and depletion of natural mineral resources is to repurpose current waste materials. Fillers are often added to polymers to improve the properties and lower the overall cost of the final product. Very few studies have assessed the use of waste brown eggshell powder (BESP) as filler in polylactic acid (PLA). The addition of mineral fillers in a polymer matrix can play an important role in the performance of a composite under load. Therefore, tailoring the amount of filler content can be a deciding factor as to which filler amount is best. The goal of this study was to investigate the effect of brown eggshells compared to conventional limestone (LS) powder on the mechanical properties of PLA composites. One-way analysis of variance (ANOVA) was used to carry out the statistical analysis on the average values of each composite mechanical property tested. Scanning electron microscopy (SEM) was used to view if there were any differences in the fractured surfaces. Overall, the LS performed marginally better than the BESP fillers. The highest ultimate tensile and ultimate flexural strengths for eggshell composites containing 32 µm fillers had values of 48 MPa (5–10 wt.% BESP) and 67 MPa (10 wt.%. BESP), respectively. Both the tensile and flexural modulus improved with filler contents and were highest at 20 wt.% with values of 4.5 GPa and 3.4 GPa, respectively. The Charpy impact strength decreased for all filler amounts. SEM micrographs identified changes in the fractured surfaces due to the additions of the filler materials. The ANOVA results showed statistically significant differences for the composite materials. After five weeks of soaking in distilled water, the composites containing 20 wt.% BESP fillers had the highest weight gain. The study demonstrated that waste brown eggshells in powdered form can be used as a filler in PLA composites.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,195 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations9
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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