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Enregistrement W4416663860 · doi:10.1021/acsapm.5c02101

Recycling Commodity Plastic Waste for Vat Photopolymerization 3D Printing of High-Performance Polymeric Composites

2025· article· en· W4416663860 sur OpenAlexaff
Farzad Gholami, Mingzhe Li, Alvaro Hucker, Frédéric Demoly, Kun Zhou, H. Jerry Qi

Notice bibliographique

RevueACS Applied Polymer Materials · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdditive Manufacturing and 3D Printing Technologies
Établissements canadiensCanadian Nautical Research Society
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPlastics extrusion3D printingPolyolefinPolymerPolylactic acidCuring (chemistry)Environmentally friendlyPlastic wasteRaw material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Recycling plastic waste is crucial for reducing environmental harm and conserving resources. However, current methods face challenges, such as the need to sort different polymers, limited compatibility across plastic types, and reliance on hazardous chemicals in chemical recycling. This study introduces a sustainable additive manufacturing approach by repurposing commonly discarded thermoplastics, including polylactic acid (PLA), polyamide (PA), polypropylene (PP), polyethylene terephthalate (PET), and 3D-printed thermosets, as feedstock for digital light processing (DLP) 3D printing. Using cryogenic milling, these polymers are transformed into fine powders and incorporated into a photocurable resin to create polymeric composites. The addition of solid plastic particles presents two main challenges: increased resin viscosity and UV light blocking. These issues affect both printability and mechanical performance. To address viscosity, a heated vat system maintains the resin at ∼55 °C, improving flow without compromising the process. Additionally, UV light is blocked during photopolymerization, leading to incomplete curing and a 50% reduction in modulus compared to neat resin. A dual-curing approach mitigates this by combining UV-curing via a photoinitiator with thermal annealing via a thermal initiator, ensuring full polymerization and restoring mechanical strength. This strategy yields an ∼250% increase in modulus for high-loading samples, aligning with theoretical predictions. The study demonstrates broad applicability across various powder–resin combinations, highlighting its adaptability in diverse material contexts. Overall, this work establishes a pathway for incorporating a wide range of recycled plastics into high-performance 3D-printed composites, advancing both the sustainability and the functional potential of additive manufacturing.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil1,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,200 · 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.

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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