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Enregistrement W2018123134 · doi:10.15376/biores.8.3.4270-4282

New Ionic Liquid for the Dissolution of Lignin

2013· article· en· W2018123134 sur OpenAlexafffund
Amadou Diop, Amel Hadj Bouazza, Claude Daneault, Daniel Montplaisir

Notice bibliographique

RevueBioResources · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLignin and Wood Chemistry
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésIonic liquidBlack liquorSolubilityLigninDissolutionChemistryChlorideKraft paperSolventOrganic chemistryKraft processAlkylInorganic chemistryChemical engineeringCatalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This work aims to develop a new ionic liquid, used as an aprotic green ä solvent, to dissolve kraft lignin from black liquor. The kraft lignin was extracted through precipitation with carbon dioxide at atmospheric pressure. 1,8-Diazabicyclo[5.4.0]undec-7-ene-based ionic liquids were obtained by quaternization of the nitrogen atom with a hydrogen atom or an alkyl chain. The yields of the synthesis of the ionic liquids varied between 76 and 80%. Dissolving experiments were carried out using the lignin isolated from the black liquor of a kraft process. Up to 20% (w/w) of the lignin can be dissolved in butyl-1,8 diazabicyclo[5.4.0] undec-7-enium chloride ([DBUC4]+Cl-]), hexyl-1,8 diazabicyclo[5.4.0] undec-7-enium chloride [DBUC6]+[Cl-], and octyl-1,8 diazabicyclo[5.4.0] undec-7-enium chloride [DBUC8]+[Cl-]. The time it takes to dissolve the lignin in these three liquids shows that its solubility is influenced mostly by the nature of the cations. The lignin solubility was reduced in relation to the increased length of the grafted carbon chain. The thermogravimetric analysis (TGA) showed these liquids can be used as lignin solvents from room temperature up to 300 °C (onset of degradation). Steric exclusion chromatography showed a slight decrease (6%) in the molecular weight of the lignin dissolved in these ionic liquids.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,183 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations31
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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