Extraction of Lignin from a Coproduct of the Cellulosic Ethanol Industry and Its Thermal Characterization
Notice bibliographique
Résumé
Lignin was extracted from the solid coproduct of a lignocellulosic ethanol production by a solid-liquid extraction method using N,N-dimethyl formamide. This coproduct was the residue of a steam explosion pretreatment followed by enzymatic hydrolysis process. The coproduct was used as received and also after washing. Lignin content of the solid coproduct was reduced from 63% to 43% after lignin extraction. Fourier transform infrared spectroscopy (FTIR), molecular weight measurement (GPC), and elemental analysis provided information about the chemical structure and molecular weight of the fractions. The extracted lignin had lower molecular weight (~ 5000 Da.) and higher carbon content (63%) compared to the residue of extraction (Mw ≈ 8000 Da. and carbon % = 48%). Thermal stability measurements of the samples by thermogravimetry (TGA) showed that the extracted lignin had the highest carbon residue. Effects of different heating cycles on the glass transition temperature (Tg) were measured. The Tg of the soluble fraction was lower than that of the coproduct. Results of the X-ray diffraction (XRD) showed the crystalline structure of cellulose in both the coproduct and the solid residue after extraction. This extraction and material characterization is helpful for liquid processes such as solution spinning or electrospinning. The thermal properties can be used for optimization of heat treatment processes such as carbonization.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».