Mechanical property enhancement of poly (butylene adipate-co-terephthalate)-based composites via filling with cellulose-rich biofiber from kimchi cabbage byproducts
Notice bibliographique
Résumé
Despite their promise as industrial materials, kimchi cabbage byproducts (KCBs) are typically disposed of through landfilling or incineration. Previous research on KCB recycling has primarily focused on low-value applications, which do not fully exploit the potential of these byproducts as sources of cellulose-rich biofiber (CRB). To bridge this gap, this study investigated the ability of CRB extracted from KCBs to enhance the mechanical properties of poly (butylene adipate- co -terephthalate) (PBAT) composites. High-purity CRB with an improved whiteness index and thermal stability was effectively extracted using citric acid/H 2 O 2 pretreatment, an eco-friendly method outperforming conventional pretreatments based on strong acid- or halogen-containing chemicals in terms of toxicity and ease of operation. PBAT composite films with varying CRB contents (0–25 wt%) were fabricated using twin-screw compounding followed by compression molding. The mechanical and thermal property analyses of the PBAT/CRB composites revealed that the incorporation of 15 wt% CRB yielded an optimal balance between mechanical strength and flexibility, increasing Young's modulus and tensile strength without compromising elongation at break. The enhanced interfacial adhesion between CRB and PBAT revealed by morphological analysis was attributed to hydrogen bonding. These findings suggest that KCB-derived CRB is a promising biofiller for enhancing the mechanical properties of PBAT composites, offering a sustainable alternative for various industrial 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».