Development of an eco-friendly thermoplastic composite material from waste tires and biopolymer
Notice bibliographique
Résumé
The increasing demand for sustainable polymeric materials has driven research into eco-friendly alternatives to petroleum-based polymers. This study investigates the development of a thermoplastic composite by reinforcing bio-based high-density polyethylene (Bio-HDPE), derived from sugarcane ethanol, with functionalized recycled carbon black (FrCB) obtained via vacuum pyrolysis of waste tires. The goal is to evaluate the mechanical and thermal properties of Bio-HDPE/FrCB composites compared to those reinforced with commercial carbon black (cCB) and assess their potential as a sustainable substitute. Composites with 3 wt% and 15 wt% filler were prepared and characterized using differential scanning calorimetry (DSC), scanning electron microscopy (SEM), and mechanical testing (tensile, hardness, and impact strength). Results indicate that FrCB acts as a nucleating agent, increasing crystallinity up to 65.1 % at 15 % FrCB and enhancing tensile modulus by 47 % (1844 MPa) and hardness by 15 % (67.58 Shore D). However, the filler reduced impact strength due to agglomeration and weak interfacial adhesion. Compared to cCB, FrCB showed superior compatibility with Bio-HDPE, yielding higher tensile modulus and hardness at equivalent loadings. These findings demonstrate that Bio-HDPE/FrCB composites offer a viable, eco-friendly alternative to conventional HDPE/cCB composites, with enhanced mechanical performance and reduced carbon footprint.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».