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Enregistrement W2004634949 · doi:10.1080/02773810902822355

A Partial Magnesium Hydroxide Substitution for Sodium Hydroxide in Peroxide Bleaching of an Aspen CTMP

2009· article· en· W2004634949 sur OpenAlexaff
Yonghao Ni, Zhibin He

Notice bibliographique

RevueJournal of Wood Chemistry and Technology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvanced Cellulose Research Studies
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistrySodium hydroxidePeroxidePulp (tooth)LigninOxalateMagnesiumNuclear chemistryInorganic chemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A partial substitution of sodium hydroxide (NaOH) by magnesium hydroxide (Mg(OH)2) as the alkali source was studied in peroxide bleaching of an aspen chemi-thermomechanical pulp (CTMP). The effects on pulp properties, including pulp strength, optical property and carboxylic groups content, and process characteristics, such as oxalate and anionic trash formation, were studied. The X–ray photoelectron spectroscopy (XPS) technique was used to determine the lignin and extractives concentrations on the fiber surface. With the increased Mg(OH)2 substitution ratio, the peroxide bleaching process gave a higher pulp yield and peroxide bleaching efficiency, produced pulps with higher light scattering coefficient and bulk, while the total oxalate, anionic trash, and chemical oxygen demand load (COD) were less. The total carboxylic groups content and the surface charge of pulp fibers were decreased. The underlying mechanism responsible for the decreased strength properties, when the Mg(OH)2 substitution ratio was increased, is discussed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,488

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,267 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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