Interactions of Lignin with Optical Brightening Agents and Their Effect on Paper Optical Properties
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 ».