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Enregistrement W4416344066 · doi:10.1002/cjce.70167

Engineered hydrochar from polyester waste: Synthesis, optimization, and environmental impact

2025· article· en· W4416344066 sur OpenAlexvenueno aff
Jhoana I. De Jesús‐Melchor, Eduardo Bautista‐Peñuelas, Pedro Arcelus‐Arrillaga, Alejandro Vega‐Ríos, Juan José Quiroz‐Ramírez, Erick R. Bandala, Alain S. Conejo‐Davila, Manuel I. Peña‐Cruz, Oscar M. Rodríguez-Narváez

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermochemical Biomass Conversion Processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolyesterHydrothermal carbonizationRaw materialCarbonizationMesoporous materialYield (engineering)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Polyester has been revalorized to generate new products. Among various alternatives, thermal treatments for producing carbon‐based materials are highlights. Within these methods, hydrothermal carbonization (HTC) stands out for its environmental advantages, as it yields a carbon‐based material known as hydrochar. However, limited studies have explored how HTC process changes textural, chemical, thermal, and surface properties of the hydrochar. Therefore, hydrochar production using polyester as feedstock under varying process conditions, including polyester ratios, FeSO 4 addition, carbonization temperature, and drying time, was performed. The results indicated that HTC modifies the properties of polyester. Hydrochars synthesized at 200°C with 120 g L −1 polyester and FeSO 4 exhibited superior mesoporous structures, enhancing thermal stability, and reduced mass loss during thermal decomposition, attributed to the presence of FeSO 4 . A life cycle assessment (LCA) using the Eco‐Indicator 99 method revealed that processes without FeSO 4 had lower environmental impacts, primarily due to the high energy demand associated with the iron salt. Nonetheless, processing conditions using 120 g L −1 of polyester at 200°C were identified as the most sustainable, offering minimal environmental trade‐offs despite a reduced yield. In contrast, the process using 120 g L −1 polyester and FeSO 4 at 190°C optimized yield with acceptable environmental compromises, making it more suitable for yield‐driven applications. The process using 60 g L −1 polyester, without FeSO 4 at 200°C, presented a balanced approach between sustainability and efficiency. These findings highlight the potential of polyester waste in hydrochar production and underscore the importance of optimizing process parameters to balance environmental impact and material performance.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,002
Tête enseignante GPT0,154
Écart entre enseignants0,151 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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