PET pyrolysis: Kinetics of a‐graphite
Notice bibliographique
Résumé
Abstract One of the primary issues nowadays is plastic waste management, where the low recycling rates and accumulation of waste plastic show an exponentially increasing trend with urbanization. Especially, the concern is high with the PET waste generated from food packaging industries. Thus, new technologies are required for waste refining. Pyrolysis is one such technique that will restrict the emission possibilities obvious with the incineration and convert plastic into some value‐added end products. However, large scale implementation of pyrolysis technology for plastic waste management requires a thorough understanding of its degradation kinetics along with pyrolysis index (PI) calculation. Here a thorough analysis of the degradation kinetics of PET waste was done with established models to evaluate the activation energy for the reactions. Among all the conventional models discussed, Coats‐Redfern shows a 0.95–0.98 R2 value during model fitting. The activation energies were varied from 133.6 to 241.8 kJ/mol. PI value was evaluated at different temperatures to assess lower energy utilization during designing and scaling up the process. The value was found to be maximum at 500°C indicating the scalability of the process at this temperature with lower energy utilization. Qualitative predictions on the production of amorphous graphite oxide (a‐graphite) were validated through FTIR, FESEM, Raman, XRD, and UV spectroscopy analyses.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».