Incorporation of carbonised water hyacinth for increasing mechanical, thermal, and odour properties of fabrics
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to carbonise water hyacinth, activate it chemically using ZnCl₂, and apply the resulting material in textile finishing to enhance selected properties of clothing.Water hyacinth, a widely occurring free-floating perennial aquatic weed, is often regarded as invasive; its conversion into a value-added textile finish therefore presents both environmental and functional benefits.The carbonisation process produces concave, oval-shaped carbon nanoparticles measuring approximately 200 nm by 100 nm, which are subsequently applied to fabrics using padding, coating, coat-pad curing, and infrared dyeing techniques.Among these, the coated samples produced through multiple padding cycles exhibit the most promising performance in terms of FTIR characteristics, air permeability, and stiffness.Although the treatment does not significantly improve mechanical properties such as tensile, bursting, or tear strength, it does enhance thermal behaviour, yielding a 13.8% increase in thermal insulation (CLO) and a 14.3% increase in thermal resistance (m²ꞏK/W).Notably, the treated samples also demonstrate 100% odour resistance.Energy Dispersive Spectroscopy confirms the material composition, showing 99.32% carbon and 0.32% zinc distributed uniformly across the examined areas, indicating successful particle deposition.
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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 | 0,000 | 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 ».