Mitigating degradation-induced artifacts in rheological modeling of biopolymers using time-resolved rheology
Notice bibliographique
Résumé
• A systematic approach to constructing realistic rheological modeling is presented. • TRR used to mitigate degradation artifacts in rheological modeling of biopolymers. • Decoupling the time-dependent structural mutations from rheological data presented. Rheological analysis of biodegradable polymers is often complicated by structural mutations and thermal degradation during testing, leading to inaccurate data and unreliable modeling. These effects are particularly pronounced in conventional small-amplitude oscillatory shear (SAOS) experiments, which require extended exposure to elevated temperatures. In this study, an alternative approach is introduced based on time-resolved rheometry (TRR) to minimize the impact of degradation and isolate intrinsic rheological behavior. By capturing data across different timescales, this method decouples degradation kinetics from rheological responses, enabling the construction of more accurate flow curves and material functions. The effectiveness of this approach was validated by comparing it to conventional SAOS protocols across several polyhydroxyalkanoates. Our results show that TRR-based measurements yield more reliable predictions of viscoelastic properties, including relaxation moduli and startup shear viscosities. The improved data quality leads to superior fits in constitutive equation modeling. This methodology offers a more efficient and degradation-resistant strategy for rheological testing, with significant implications for optimizing the processing and performance of biodegradable polymers.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».