Synthesis and characterization of cationically modified nanocrystalline cellulose
Notice bibliographique
Résumé
In this study, nanocrystalline cellulose (NCC) resulting from sulfuric acid hydrolysis of wood cellulose fiber, was rendered cationic by grafting with glycidyltrimethylammonium chloride (GTMAC). An optimization of the reaction parameters, such as water content, reactant mole ratio, and reaction media was performed. The presence of cationic GTMAC on the surface of NCC was confirmed by Fourier Transform Infrared Spectroscopy (FTIR). The cationically modified NCC was characterized by surface charge density, degree of substitution, ζ potential, and particle size. It was found that the cationic surface charge density of NCC can be increased by controlling the water content of the reaction system. Surface cationization of NCC led to an increase in the surface charge density over the un-modified NCC. The cationically modified NCC was well dispersed and stable in aqueous media due to enhanced cationic surface charge density. Transmission electron microscopy (TEM) images showed the improvement in state of dispersion of cationically modified NCC over the un-modified NCC. The optimum water content was found to be 36 wt% for aqueous based media and 0.5 water to DMSO volume ratio for aqueous-organic solvent reaction media. The increased surface charge density of NCC also delayed the onset of gelation in aqueous system.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».