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Enregistrement W2005385080 · doi:10.1021/ie4032082

Interactions of Lignin with Optical Brightening Agents and Their Effect on Paper Optical Properties

2014· article· en· W2005385080 sur OpenAlexaff
Hongbin Liu, He Shi, Yating Wang, Wei Wu, Yonghao Ni

Notice bibliographique

RevueIndustrial & Engineering Chemistry Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueCultural Heritage Materials Analysis
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesTianjin Science and Technology CommitteeBeijing Municipal Science and Technology CommissionTianjin University of Science and TechnologyNational Science Foundation
Mots-clésLigninPulp (tooth)SoftwoodPulp and paper industryMaterials scienceBrightnessComposite materialChemistryChemical engineeringOrganic chemistryPhysicsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Optical brightening agents (OBAs) are widely used in the production of uncoated and coated paper grades to improve their optical properties. The presence of lignin in the pulp furnishes is well-known to have a significant effect on the OBA brightening efficiency, but how OBA interacts with lignin is still not well understood. In this study we used wood lignin to investigate the lignin/OBA interactions and its effect on OBA brightening. Three lignin samples isolated from spruce, pine, and aspen were used. Both di- and tetra-sulfonated OBAs were studied. It was found that the OBA addition can effectively improve the optical properties of paper, such as ISO brightness, CIE whiteness, and b *, but disulfonated OBA was found to be more effective at a lower dosage (less than 0.6%) than the tetra-sulfonated OBA. The addition of a small amount of lignin (0.4%) onto filter paper had negative effects on the optical properties, but the impact depends strongly on lignin structures (lignin samples from spruce, pine, and aspen), which explain the early results that mechanical pulps from different wood species respond very differently to OBA brightening. A modified Kubelka–Munk equation was used to predict and model the brightness and whiteness response of different lignin types and OBA, which can be used to provide guidance in determining the amount of OBA needed to reach specified optical property target.

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)0,000
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,401

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,105
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,177 · 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

Citations3
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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