Influence of various retting methods on properties of kenaf fiber
Notice bibliographique
Résumé
Gum, as the important noncellulosic tissue present in kenaf fiber, has a close relation with downstream processing and product properties, so the predominant task in pretreatment of kenaf fiber for textile application, retting, is to remove gum including pectin, hemicellulose, lignin, and other impurities without damage to cellulose fiber. The traditional retting method is water retting; that is, the harvested kenaf bast is soaked in natural water (rivers or tanks) in which indigenous bacteria attack the gum in an anaerobic process, yielding much water pollution. Currently, much interest has been focused on various retting methods in order to seek one environmentally-friendly method. Therefore, microbe, chemical, water, and microbe–chemical rettings are performed in this experiment. Retted kenaf fibers at optimal conditions of various retting methods are then characterized and compared by light microscopy and indices consisting of residual gum content, fineness, tenacity, elongation, and softness. In addition, chemical oxygen demand (COD) is also tested. The results indicate that microbe retting induces higher residual gum content and lower elongation but better tenacity and softness and finer fiber; chemical retting gives lower tenacity and thicker fiber; water retting produces weak, poor quality fiber; and microbe–chemical retting produces moderate indices.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».