Development of Polylactic Acid Films with Alkali- and Acetylation-Treated Flax and Hemp Fillers via Solution Casting Technique
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to enhance value addition to agricultural byproducts to produce composites by the solution casting technique. It is well known that PLA is moisture-sensitive and deforms at high temperatures, which limits its use in some applications. When blending with plant-based fibers, the weak point is the poor filler–matrix interface. For this reason, surface modification was carried out on hemp and flax fibers via acetylation and alkaline treatments. The fibers were milled to obtain two particle sizes of <75 μm and 149–210 μm and were blended with poly (lactic) acid at different loadings (0, 2.5%, 5%, 10%, 20%, and 30%) to form a composite film The films were characterized for their spectroscopy, physical, and mechanical properties. All the film specimens showed C–O/O–H groups and the π–π interaction in untreated flax fillers showed lignin phenolic rings in the films. It was noticed that the maximum degradation temperature occurred at 362.5 °C. The highest WVPs for untreated, alkali-treated, and acetylation-treated composites were 20 × 10−7 g·m/m2 Pa·s (PLA/hemp30), 7.0 × 10−7 g·m/m2 Pa·s (PLA/hemp30), and 22 × 10−7 g·m/m2 Pa·s (PLA/hemp30), respectively. Increasing the filler content caused an increase in the color difference of the composite film compared with that of the neat PLA. Alkali-treated PLA/flax composites showed significant improvement in their tensile strength, elongation at break, and Young’s modulus at a 2.5 or 5% filler loading. An increase in the filler loadings caused a significant increase in the moisture absorbed, whereas the water contact angle decreased with an increasing filler concentration. Flax- and hemp-induced PLA-based composite films with 5 wt.% loadings showed a more stable compromise in all the examined properties and are expected to provide unique industrial applications with satisfactory performance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».