Upcycling of recycled polyethylene for rotomolding applications via dicumyl peroxide crosslinking
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Polyethylene (PE), including high‐density polyethylene (HDPE) and low‐density polyethylene (LDPE), makes up a significant part of post‐consumer plastics in municipal solid waste, presenting challenges for traditional recycling methods due to a wide range of melt flow properties and poor interfacial adhesion between the different resin, which often leads to low quality products (downcycling). In this study, a method is proposed to modify the molecular structure of post‐consumer PE (rHDPE and rLDPE) and their blends by using a straightforward organic peroxide crosslinking technique with 1 phr of dicumyl peroxide (DCP). Different rHDPE/rLDPE blend weight ratios (0/100, 20/80, 40/60, 50/50, 60/40, 80/20, and 100/0) were prepared using a combination of co‐rotating twin‐screw extrusion and pulverization. The final parts were produced via rotomolding where both the forming and crosslinking processes occurred concurrently. Subsequently, the materials were characterized in terms of chemical, thermal, and mechanical properties. It was found that the tensile strength (228%), tensile modulus (345%), flexural strength (145%), and flexural modulus (251%) increased by crosslinking the 80% wt. rHDPE (x‐rHDPE). Conversely, the gel content increased by 17%, thermal resistance by 37.2%, and the impact strength by 93% with 80% wt. rLDPE (x‐rLDPE). It can be concluded that a balance between the properties occurs as the addition of DCP improved both the interfacial adhesion and melt properties of rHDPE/rLDPE blends. This innovative approach represents a simple and straightforward method to upcycle mixed plastics (PE) streams, especially for rotomolding applications. It also offers promising avenues for sustainable waste management and material reuse.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».