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Enregistrement W4415569203 · doi:10.3390/polym17212836

Development and Characterization of Scented PLA-Based Biocomposites Reinforced with Spent Coffee Grounds and Lignin for FDM 3D Printing

2025· article· en· W4415569203 sur OpenAlexafffund
Zeineb Siala, Ahmed Koubaa, Sofiane Guessasma, Nicolas Stéphant, Ahmed Elloumi, Martin Beauregard

Notice bibliographique

RevuePolymers · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
Thématiquebiodegradable polymer synthesis and properties
Établissements canadiensUniversité du Québec en Abitibi-Témiscamingue
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacsCanada Research Chairs
Mots-clésAbsorption of waterThermal stabilityFlexural strengthLigninFiller (materials)Glass transitionDuctility (Earth science)Dispersion (optics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigates the development of biodegradable, scented bio-composite filaments incorporating industrial residues, specifically spent coffee grounds (SCG) and lignin (LI), into a PLA matrix for FDM 3D printing. Two fragrance additives, essential oil (EO) and microencapsulated fragrance powder (FP), were introduced (3%) to enhance sensory properties. The research investigates the effects of filler content (5%, 10%, and 15%) and fragrance additives on the surface chemistry (FTIR), thermal stability (TGA and DSC), mechanical properties (Tensile, flexural and impact), microstructure, and dimensional stability (Water absorption test and thickness swelling). Incorporating industrial residues and additives into PLA reduced the thermal stability, the degradation temperature and the glass transition temperature but increased the residual mass and the crystallinity. The effect of lignin was more pronounced than that of SCG, significantly influencing these thermal properties. Increasing the filler content of spent coffee grounds and lignin also led to a progressive decrease in tensile, flexural, and impact strength due to poor interfacial adhesion and increased void formation. However, lignin-based biocomposites exhibited enhanced stiffness at lower concentrations (≤10%), while biocomposites containing 15% SCG doubled their elongation at break compared to pure PLA. Adding fragrance reduced the mechanical strength but improved ductility due to plasticizer-like interactions. Microstructural analysis revealed heterogeneity in the biocomposites' fracture surface characterized by the presence of pores, filler agglomeration, and delamination, indicating uneven filler dispersion and limited interfacial adhesion, particularly at high filler concentrations. The water absorption and dimensional stability of 3D-printed biocomposites increased progressively with the addition of residues. The presence of essential oil slightly improved water resistance by forming hydrogen bonds that limited moisture absorption. This article adds significant value by extending the potential applications of biocomposites beyond conventional engineering uses, making them particularly suitable for the fashion and design sectors, where multi-sensory and sustainable materials are increasingly sought after.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,366

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,201 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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