Comprehensive characterization of Yanchama (Poulsenia Armata) fiber cloth from the Ecuadorian Amazon region: Towards sustainable reinforcement materials
Notice bibliographique
Résumé
Natural fibers are valued for their sustainability, low cost, and availability, positioning them as attractive alternatives to synthetic materials. This study comprises a comprehensive characterization of Poulsenia Armata fiber cloth (PAFC), focusing on its physical, mechanical and thermal properties. The fiber morphology was examined using scanning electron microscopy (SEM), thermal stability by thermogravimetric analysis (TGA), chemical composition through ANKOM procedures, crystallinity by X-ray diffraction (XRD), surface and chemical structure through Fourier-transform infrared spectroscopy (FTIR) and 13 C Solid State Nuclear Magnetic Resonance (NMR) spectroscopy. The mechanical performance was investigated via tensile testing. Results revealed a low lignin and hemicellulose content with percentages of 1.38 and 0.51%, respectively, while the cellulose content was determined to be around 58%. SEM micrographs showed that PAFC consists on a rough surface with several interconnected fibrils. The experimental density was measured to be 1.53 g/cm 3 . TGA showed a loss of approximately 5% of weight due to moisture elimination and the beginning of thermal degradation at around 245°C with a maximum decomposition rate at 371.8 °C. XRD analysis yielded a crystallinity index and a crystallite size of around 70% and 2.76 nm, respectively. FTIR and NMR spectra confirmed the predominance of cellulose content relative to hemicellulose and lignin through the presence of several characteristic peaks. Tensile tests revealed an ultimate tensile strength of 30 MPa, a modulus of elasticity of 227 MPa, and an elongation at break of 15%. Collectively, these findings highlight the potential of PAFC as a novel lignocellulosic material for diverse engineering 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».