Formulation, caractérisation et optimisation de mélanges à base de polyéthylènes recyclés
Bibliographic record
Abstract
Le plastique est l’un des matériaux les plus utilisés dans notre quotidien grâce à ses propriétés exceptionnelles. Malheureusement, face à l’évolution industrielle et à la pandémie de la COVID-19, la consommation des produits en plastique tels que les emballages jetables, les équipements de protection individuelle (des masques, gants, etc.) a augmenté significativement, ce qui a influencé le taux des déchets plastiques. De plus, après la décision de la Chine en été 2017 de diminuer l’importation des matières recyclables, plusieurs pays comme le Canada ont décidé de faire face à ce fléau en développent de nouveaux débouchés locaux afin de gérer et revaloriser les déchets plastiques. C’est dans ce contexte, que s’inscrit ce projet doctoral en partenariat avec Soleno Inc. qui vise à développer des formulations à base de différents types de Polyéthylène (PE) recyclé destinées à la fabrication des tuyaux, et qui répondent aux normes de la normalisation du bureau du Québec (BNQ). L’objectif primordial de cette thèse de doctorat est de développer de nouvelles formulations de PE recyclé via le procédé d’extrusion tout en optimisant les paramètres du procédé et améliorant les propriétés thermomécaniques de la résine recyclée. Afin de répondre à cette problématique, une méthodologie de travail a été mise en place visant en premier lieu la réalisation d’une charte de matière permettant de catégoriser les différentes matières recyclées reçues des centres de recyclage, selon leurs propriétés intrinsèques (rigidité, fluidité, température de fusion…). Ces matières plastiques qui proviennent de sacs plastiques recyclés, sont constituées de polyéthylène basse densité (LDPE) et de polyéthylène basse densité linéaire (LLDPE). Ensuite, ces matières ont été testées sur des mélanges de polyéthylène haute densité (HDPE) et de polyéthylène à hautes masses moléculaires (HMWPE) recyclé par extrudeuse bi-vis, pour évaluer leurs propriétés thermomécaniques. En second lieu, le développement de nouvelles formulations a été réalisé en testant plusieurs types d’additifs (antioxydants, charges, noir de carbone, compatibilisants, etc.) selon le ou les propriétés qu’on envisage améliorer. L’évaluation de l’effet de chaque type d’additif sur les mélanges de PE recyclés est effectuée par la caractérisation thermique (calorimétrie différentielle à balayage (DSC), mesures du temps d'induction oxydative (OIT)), la caractérisation mécanique (tests de traction et flexion, résistance à la propagation de fissures, résistance à l’impact, etc.) et la caractérisation rhéologique (indice de fluidité). La campagne expérimentale consiste à réaliser des tests d’extrusion à petite échelle (laboratoire), ensuite à grande échelle (industrie). Les tests préliminaires au laboratoire ont permis d’analyser le comportement thermomécanique des matières plastiques recyclées, et de maitriser les paramètres optimaux du procédé d’extrusion pour chaque type de matières, ce qui a facilité la tâche suivante qui consiste à valider les formulations optimales à l’échelle industrielle sur des mélanges destinés à la fabrication des tuyaux. Les résultats obtenus sont prometteurs et montrent que l’ajout des additifs améliorent les propriétés thermomécaniques des mélanges de PE recyclé qui s’approchent de celles des mélanges à base de PE vierge. La revalorisation des déchets plastiques post-consommation peut contribuer à la réduction de l’empreinte environnementale de ces derniers et à la diminution de l’enfouissement.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".