Injection molding of biodegradable polyester blends filled with mineral and sustainable fillers: Performance evaluation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This research focuses on the melt processing of biocomposites from a biodegradable polymer blend mixed with hybrid fillers through injection molding technique. An optimized blend ratio (60/40 wt%) poly(butylene succinate‐co‐butylene adipate) (PBSA) and poly(butylene adipate‐co‐terephthalate) (PBAT) demonstrated promising results after blending with a mixture of walnut shell powder (WSP), corn starch and talc in various proportions for use in rigid packaging. The addition of hybrid fillers (i) 10% WSP with 15% talc and (ii) 5% WSP with 5% starch and 15% talc to the polymer blend (60%PBSA/40%PBAT) improved tensile modulus (160% and 162%, respectively) and flexural modulus (147% and 153%, respectively) because of the dispersion of stiffer talc and WSP. Following the addition of fillers, tensile strength of the composites decreased. However, flexural strength improved significantly after filler introduction because of better stress transfer ability. Rheological analysis of filled composites with starch or WSP (25%) depicted similar characteristics of the polymer blend, indicating lower viscosity than hybrid composites. The abundant hydroxyl groups in starch explained the increased water absorption and decreased contact angle compared with other composites. This research's novelty encompasses utilizing low‐cost biomasses with mineral filler into an under‐researched biodegradable polymer blend suitable for single‐use rigid packaging applications.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».