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Enregistrement W4409049098 · doi:10.1021/bk-2025-1501.ch002

Microwave-Assisted Depolymerization of Natural and Synthetic Polymers

2025· book-chapter· en· W4409049098 sur OpenAlexaff
Md Al Mamunur Rashid, Kwang Ho Kim, Keunhong Jeong

Notice bibliographique

RevueACS symposium series · 2025
Typebook-chapter
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueMicrowave-Assisted Synthesis and Applications
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDepolymerizationNatural (archaeology)Natural polymersPolymer sciencePolymerMaterials scienceBusinessPolymer chemistryComposite materialGeographyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Microwave-assisted depolymerization has emerged as a promising approach for recycling both natural and synthetic polymers. This chapter explores the fundamental principles, advantages, and applications of microwave heating in polymer degradation. Unlike conventional heating methods, microwave irradiation offers rapid, selective, and energy-efficient heating through direct interaction with materials. Key advantages include faster reaction rates, reduced side reactions, and improved product yields and selectivity. The dielectric properties of materials, penetration depth, and unique heating mechanisms are discussed. Applications to various polymers are reviewed, including PET, polycarbonate, polyurethanes, polyamides, and others. Case studies demonstrate significant reductions in reaction times and energy consumption compared to conventional heating methods. Microwave-assisted processes have shown particular promise for chemical recycling techniques like glycolysis, hydrolysis, and aminolysis. While challenges remain, such as the need for microwave-absorbing additives for some polymers, this technology offers a more sustainable and economically viable approach to polymer recycling. As global plastic waste continues to increase, microwave-assisted depolymerization presents an innovative solution to address environmental concerns and promote a circular economy for plastics.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,003

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,195 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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