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 (