3D printing in upcycling plastic and biomass waste to sustainable polymer blends and composites: A review
Notice bibliographique
Résumé
Mishandling of waste plastics and biomasses is a major global concern. Every year, around 380 million tons of plastic are produced, with only 9% being recycled, leading to widespread pollution. Similarly, waste biomass generation from agricultural and forestry sectors accounts for 140 billion metric tons, in addition to 2.01 billion tons from municipal solid waste. This review paper addresses the gap regarding the integration of 3D printing, upcycling of recycled plastics, and the utilization of waste biomass in sustainable composites. 3D printed parts from recycled plastic have shown comparable mechanical properties compared to virgin materials, which have been further improved by the addition of waste biomass-derived fillers. The paper acknowledges that different printing parameters have substantial influence on the strength, ductility, crystallinity, and dimensional accuracy of printed parts. Therefore, optimizing these parameters becomes crucial for achieving improved mechanical performance. Moreover, incorporating reinforcing agents, stabilizers, chain extenders, compatibilizers, and surface modifiers in plastic recycling and 3D printing presents an excellent opportunity to enhance mechanical properties, thermal stability, adhesion, and dimensional stability. Additionally, the review identifies research gaps and proposes the integration of machine learning and artificial intelligence for enhanced process control and material development, further expanding the possibilities in this field.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».