A Systematic Review on the Technical Performance and Sustainability of 3D Printing Filaments Using Recycled Plastic
Notice bibliographique
Résumé
Over the past 40 years, global plastic production has increased twenty-fold, prompting efforts to mitigate plastic waste. Recycling has emerged as the predominant strategy for sustainable plastic waste management. As additive manufacturing (AM) continues to evolve, integrating recycled plastics with various additives has gained significant attention. This systematic literature review, conducted in full accordance with the PRISMA guidelines, aims to evaluate and compare the properties and effects of recycled plastics and their additives in AM. Specifically, it examines the thermal, mechanical, and rheological properties of these materials, along with their life cycle environmental and economic implications. A total of 88 research publications, spanning from 2013 to 2023, were analyzed. The databases searched include Scopus, Web of Science, ProQuest, and Google Scholar, with the final search conducted in December 2023. Studies were selected through a four-stage process—identification, screening, eligibility, and inclusion—based on predefined inclusion and exclusion criteria. The risk of bias was assessed using five criteria: credibility, scope, clarity, methodology, and analysis quality. The results show that most research focuses on the mechanical properties of recycled plastics, with significant gaps in understanding their thermal and rheological properties. Additionally, there is limited research on the environmental and economic viability of these materials, highlighting the need for integrated life cycle assessments and eco-efficiency analyses. This review offers additive manufacturing professionals a comprehensive understanding of the thermal, mechanical, and rheological performance of recycled plastics and additives, supporting efforts to improve sustainability in the industry.
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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 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».