Innovación Sostenible en Elastómeros Poliolefínicos: Modelo Predictivo para Dureza, Índice de Fluidez y Expansión en Espumas Reticuladas

• Orea-Monroy, Raúl Javier ^[1] ; Guillén-Guzmán, José Fernando ^[1]
  1. [1] Profesor-Investigador en el Centro de Tecnología Avanzada, Queretaro, Querétaro, México
• Localización: Scientia et PRAXIS, ISSN-e 2954-4041, Vol. 4, Nº. 8, 2024 (Ejemplar dedicado a: Second Semester 2024), págs. 192-230
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Sustainable Innovation in Polyolefin Elastomers: Predictive Model for Hardness, Melt Flow Index and Expansion in Cross-linked Foams
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    Contexto. Este estudio responde a la creciente demanda de innovaciones en espumas poliolefínicas reticuladas mediante el desarrollo de un modelo predictivo para estos materiales, que reduce los tiempos de formulación al predecir propiedades clave, optimizando el uso de materiales y reduciendo el desperdicio. Esto contribuye a una producción industrial más sostenible y minimiza la necesidad de experimentación extensa, alineándose con los objetivos de desarrollo sostenible.

    Problema. La falta de modelos predictivos precisos para estimar propiedades clave en el diseño de compuestos dificulta mejorar la eficiencia y calidad, generando desperdicio de materiales y energía. ¿Cómo desarrollar un modelo predictivo innovador y confiable que minimice los tiempos de diseño de fórmulas y optimice el uso de recursos, promoviendo un desarrollo sostenible al reducir el desperdicio y mejorar la eficiencia? Objetivo. Este trabajo busca establecer un modelo predictivo que optimice el rendimiento de materiales poliméricos, integrando innovación y sostenibilidad en alineación con los ODS de la ONU.

    Metodología. Se validaron ecuaciones predictivas basadas en la ley de mezclas contra datos experimentales, para predecir las propiedades de los compuestos poliolefínicos, así como el cambio de estas una vez espumado el material.

    Hallazgos Teóricos y Prácticos. El modelo desarrollado predijo con precisión suficiente (

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    Context. This study responds to the growing demand for innovations in cross-linked polyolefin foams by developing a predictive model for cross-linked polyolefin foams, which reduces formulation times by predicting key properties, optimizing material usage and reducing waste. This contributes to more sustainable industrial production and minimizes the need for extensive experimentation, aligning with sustainable development goals.

    Problem. The lack of accurate predictive models to estimate key properties in compound design makes it difficult to improve efficiency and quality, generating waste of materials and energy. How to develop an innovative and reliable predictive model that minimizes formula design times and optimizes resource use, promoting sustainable development by reducing waste and improving efficiency? Purpose. This work seeks to establish a predictive model that optimizes the performance of polymeric materials, integrating innovation and sustainability in alignment with the UN SDGs.

    Methodology. Predictive equations based on the law of mixtures were validated against experimental data to predict the properties of polyolefin compounds, as well as the change in these once the material is foamed.

    Theoretical and practical Findings. The developed model accurately predicts the studied properties (