Hemp Waste Stream Valorization Through Pyrolytic Carbonization for Epoxy Composite Strengthening
Notice bibliographique
Résumé
This research addresses a gap in the literature by exploring the combined use of hemp and hemp hurds in composites, presenting a novel approach to bio-composite development. We report on the mechanical properties of epoxy resin composites reinforced with hemp fibers and hemp hurds, selected for their sustainability, biodegradability, and environmental benefits. These natural fibers offer a renewable alternative to synthetic fibers, aligning with the growing demand for eco-friendly materials in various industries. The primary objective was to evaluate how different filler contents and hemp hurd-to-hemp fiber ratios affect the composite’s performance. Composites with 1:1 and 3:1 ratios were prepared at filler concentrations ranging from 1 wt.% to 10 wt.%. Tensile tests revealed that the 3:1 ratio composites exhibited better stiffness and tensile strength, with a notable UTS of 19.8 ± 0.4 MPa at 10 wt.%, which represents a 160% increase over neat epoxy. The 1:1 ratio composites showed significant reductions in mechanical properties at higher filler contents due to filler agglomeration. The study concludes that a 3:1 hemp hurd-to-hemp fiber ratio optimizes mechanical properties, offering a sustainable solution for enhancing composite materials’ performance in industrial applications.
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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) | 0,002 | 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 ».