Recycled Low Density Polyethylene Reinforced with Deverra tortuosa Vegetable Fibers
Notice bibliographique
Résumé
In this work, natural fibers extracted from the medicinal aromatic plant Deverra tortuosa, with different sizes (S1 = 2 mm and S2 = 500 μm), were incorporated into recycled low density polyethylene (rLDPE) to produce sustainable biocomposites. Compounding was performed with different fiber concentrations (0 to 30% wt.) via twin-screw extrusion followed by injection molding. Based on the samples obtained, a comprehensive series of characterization was conducted, encompassing morphological and mechanical (flexural, tensile, hardness, and impact) properties. Additionally, thermal properties were assessed via differential scanning calorimetry (DSC), while Fourier transform infrared spectroscopy (FTIR) was used to elucidate potential chemical interactions and changes with processing. Across the range of conditions investigated, substantial improvements were observed in the rLDPE properties, in particular for the tensile modulus (23% for S1 and 104% for S2), flexural modulus (47% for S1 and 61% for S2), and flexural strength (31% for S1 and 65% for S2). Nevertheless, the tensile strength decreased (15% for S1 and 46% for S2) due to poor fiber–matrix interfacial adhesion. These preliminary results can be used for further development in sustainable packaging materials.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».