Extruded foams from recycled polystyrene containing thermal black particles and nanofibrillated cellulose fibrils for eco-responsible insulation applications
Notice bibliographique
Résumé
This work explores the incorporation of thermal black particles and nanofibrillated cellulose fibrils, both individually and in hybrid combinations, as additives in recycled polystyrene foam production. Despite being one of the most widely used thermoplastics worldwide in the foams manufacturing industry, polystyrene is among the least recycled plastics. The foamability of a recycled polystyrene was investigated as a function of thermal black content, the cleanest and most eco-responsible form of carbon black from its industry, and of nano-fibrillated cellulose content, nanoscale building block in wood fibers’ microfibrils. Eco-responsible foams were obtained using carbon dioxide as a blowing agent, recognized for being environmentally friendly and not depleting the ozone layer. The characterization results are presented in terms of foam morphology, open cell content, foam density, expansion ratio, compression strength, thermal insulation, and acoustic insulation. These findings reveal that these eco-responsible extruded foams exhibit performance comparable to commercial counterparts. The incorporation of nanoscale carbon fillers and cellulose nanofibrils enhances the recycled polystyrene foams performance, creating opportunities for greener and more sustainable insulation and cushioning applications.
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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 ».