Enhancing the Dielectric Properties of Recycled Polyolefin Streams Through Blending
Notice bibliographique
Résumé
The extensive use of polyolefins, such as polyethylene (PE) and polypropylene (PP), has led to a substantial accumulation of plastic waste, raising growing concerns about environmental impact and sustainability. In this study, the dielectric, thermal, and chemical properties of recycled materials were investigated, and blending with virgin polyethylene was examined as a sustainable strategy to enhance their electrical performance and promote material reuse. Dielectric analysis demonstrated that blending recycled materials with virgin polyethylene effectively reduced dielectric losses. With the addition of only 15% virgin HDPE, the dielectric loss was significantly lowered by 40% for recycled HDPE (rHDPE) and 30% for the recycled PE-PP blend (r(PE-PP))—compared to their unblended forms. Although the original recycled materials exhibited much higher dielectric losses than virgin HDPE—24 and 28 times greater for rHDPE and r(PE-PP), respectively, at 60 Hz—the blending approach clearly improved their electrical behavior. Overall, the results highlight blending as a practical and sustainable strategy to improve the dielectric performance of recycled polyolefins, enabling their reuse in applications such as electrical cable insulation while contributing to plastic waste reduction.
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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 | 0,001 |
| 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 ».