Formation of nanoparticles during accelerated UV degradation of fleece polyester textiles
Notice bibliographique
Résumé
Micro- and nanoplastics have emerged as critical pollutants in various ecosystems, posing potential environmental and human health risks. Washing of polyester textiles has been identified as one of the sources of nanoplastics. However, other stages of the textile life cycle may also release nanoparticles. This study aimed to examine nanoparticle release during UV degradation of polyester textiles under controlled and real-world conditions. Fleece polyester textiles were weathered under simulated sunlight for up to two months, either in air or submerged in water. We conducted bi-weekly SEM image analyses and quantified released nanoparticles using nanoparticle tracking analysis (NTA). At week 0, the fiber surface appeared smooth after prewashing. In the air group, nanoparticles appeared on the fiber surface after UV-exposure. In the group of textiles submerged in water, the surfaces developed more pits over time. The cumulative nanoparticle emission from the weathered textiles ranged from 1.4 × 1011 to 4.0 × 1011 particles per gram of fabric in the air group and from 1.6 × 1011 to 4.4 × 1011 particles per gram of fabric in the water group over two months. The predominant particle size fell into the 100 to 200 nm range. The estimated mass of the released nanoparticles was 0.06–0.26 g per gram of fabric, which is lower than the amount released during the washing of new textiles. Additionally, Scanning Transmission X-ray Microscopy (STXM) images indicated that the weathered nanoparticles underwent oxidation. Overall, the research offers valuable insights into nanoparticle formation and release from polyester textiles during UV degradation.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».