Statistical Process Optimization of poly(bis(2-hydroxyl ethyl) terephthalate-Maleic Anhydride)from PET
محل انتشار: دهمین سمینار بین المللی علوم و تکنولوژی پلیمر
سال انتشار: 1391
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 392
متن کامل این مقاله منتشر نشده است و فقط به صورت چکیده یا چکیده مبسوط در پایگاه موجود می باشد.
توضیح: معمولا کلیه مقالاتی که کمتر از ۵ صفحه باشند در پایگاه سیویلیکا اصل مقاله (فول تکست) محسوب نمی شوند و فقط کاربران عضو بدون کسر اعتبار می توانند فایل آنها را دریافت نمایند.
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ISPST10_714
تاریخ نمایه سازی: 6 اردیبهشت 1396
چکیده مقاله:
Poly(ethylene terephthalate) (PET) is a versatile polymer widely used in manufacturing various kinds of materials [1]. Chemical recycling processes for PET due to a large annualconsumption were implemented nearly parallel to the manufacture of PET. The chemical glycolysis method makesit possible to employ very low amounts of reactants as well as apply lower temperatures and pressures in contrast with othermethods. Glycolysis of waste PET can lead to the productionof monomer widely used in the synthesis of a number of polymeric materials, ranging from unsaturated polyester resin(UPR) [2], rigid or flexible polyurethane [3] and polymer nanocomposites [4]. In the present study, a series ofexperiments on the yield of PET monomer (four factors including reaction time, EG/PET molar ratio of, PET particle size, and amount of catalyst) is conducted according to Taguchi s statistical method.
نویسندگان
Ali Reza Zahedi
Department of Polymer Engineering & Color Technology, Amirkabir University of Technology, Tehran, Iran.
Mehdi Rafizadeh
Department of Polymer Engineering & Color Technology, Amirkabir University of Technology, Tehran, Iran.
Faramarz Afshar Taromi
Department of Polymer Engineering & Color Technology, Amirkabir University of Technology, Tehran, Iran.
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :