Textile Recycling’s Hidden Problem: Surface-Modified Fiber Fragments Emitted at Every Stage
Notice bibliographique
Résumé
Chemical recycling methods for post-consumer textile waste are effective for sustainable textile waste management. However, recycling synthetic and blended (cotton and synthetic) textiles can contribute to the release of microplastic fibers (MPFs) into the environment. This study investigated MPF release across different stages of two chemical recycling approaches, acid and alkaline hydrolysis, of polyester/cotton-blended textiles. Recycling involves various stages, including dye removal, treatment stage, and product. In the treatment stage, acid hydrolysis breaks down cotton into cellulose, leaving the polyester (PET) intact, whereas alkaline hydrolysis degrades PET, allowing cotton recovery. Across all stages, dye removal generated the highest MPF count, averaging nearly 10,055 MPFs g –1 of textile waste. Statistical analysis confirmed that the recycling approach significantly affected MPF release ( p < 0.05), whereas the fabric type did not ( p > 0.05). Alkaline hydrolysis reduced MPF release during the treatment stage by 87.55% compared to acid hydrolysis, indicating that recovering cotton and chemically degrading PET can significantly minimize MPF emissions during recycling. Ridge regression analysis identified the reaction conditions as key factors in MPF fragmentation, with blend ratios influencing the number of released MPFs. Surface characterization revealed treatment-induced fiber alterations, raising concerns regarding MPF emissions throughout the process. These findings highlight the textile recycling industries can be a source of MPF release into the environment, but recovering PET through degradation or dissolution can help minimize this impact of the treatment stage.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».