A critical study of sustainable biocomposites developed from rheologically distinct poly(butylene adipate‐co‐terephthalate) ( <scp>PBAT</scp> ) reinforced with biocarbon from coconut ( <i>Cocos nucifera</i> ) for rigid applications
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study investigates the impact of rheological behaviour on the development of highly filled biocomposites for rigid applications using two grades of poly(butylene adipate‐co‐terephthalate) (PBAT). PBAT, a fully biodegradable polymer, has garnered significant attention as an alternative to non‐biodegradable plastics in flexible packaging applications. However, increasing filler content in PBAT can enhance its stiffness, thereby expanding its potential for rigid applications. Filler incorporation is critically influenced by the polymer's flow behaviour, and excessive filler loading in a highly viscous matrix can lead to a decline in material's ease of processing and performance. This research is focused on the processing‐performance evaluation of low melt flow (MFI) and high MFI PBAT filled biocarbon composites. While PBAT 1 supports up to 30 wt.% biocarbon, PBAT 2 can incorporate 50 wt.% biocarbon. Overall, at maximum filler loading, the mechanical and thermal performance of PBAT 2 ‐based composites were superior as compared to those of PBAT 1 composites. The tensile and flexural moduli of PBAT 2 composites increased by 122% and 171%, respectively. Additionally, the thermal stability showed a 38% improvement as compared to PBAT 1 composites. This study underscores the effect of the rheological properties on composites development and provides valuable insights for selecting optimal polymer matrices for high‐filler, rigid applications.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».