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Enregistrement W2035449355 · doi:10.1002/app.40014

Bio‐oil from whole‐tree feedstock in resol‐type phenolic resins

2013· article· en· W2035449355 sur OpenAlexafffundabout
Mounir Chaouch, Papa Niokhor Diouf, Aziz Laghdir

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Polymer Science · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLignin and Wood Chemistry
Établissements canadiensService de Recherche et d'EXpertise en Transformation des Produits Forestiers
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésRaw materialPhenolPyrolysisThermal stabilityMaterials sciencePulp and paper industryLignocellulosic biomassBiomass (ecology)Yield (engineering)Renewable energyOrganic chemistryFormaldehydeChemical engineeringChemistryLigninComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Renewable chemicals are of growing importance in terms of opportunities for environmental concerns over fossil‐based chemicals. Lignocellulosic biomass can be converted into energy and chemicals via thermal and biological processes. Among all the transformation processes available, fast pyrolysis is the only one to produce a high yield of a liquid‐phase product called bio‐oil or pyrolysis oil. Bio‐oil is considered to be a promising substitute for phenol in phenol formaldehyde (PF) resin synthesis. In this work, bio‐based phenolic resins have been formulated, partially substituting phenol by bio‐oils from two Canadian whole‐tree species. The new resins are produced by replacing 25, 50, and 75% of phenol with bio‐oil for each species (three bioresins per species). The aim of this study is to synthesize renewable resins with competitive price and satisfactory quality. The results obtained have shown that substitution degree up to 50% provided reactivity and performance equal or superior to the pure PF resin. They also present a good storage stability, improved shear strength, and thermal stability comparable to the pure PF. © 2013 Wiley Periodicals, Inc. J. Appl. Polym. Sci., 2014 , 131 , 40014.

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 enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,465

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,188 · 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

Citations32
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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