Poly(Ethylene Oxide)/Organosolv Lignin Blends: Relationship between Thermal Properties, Chemical Structure, and Blend Behavior
Notice bibliographique
Résumé
Blends of poly(ethylene oxide) with organosolv lignin (Alcell) were prepared by thermal blending. Excellent fiber spinning was achieved over the entire blend ratio. The good thermal properties of the Alcell lignin arise from its unique chemical structure. HMQC 2D NMR analysis revealed the presence of alkoxyl chains at the Cα and Cγ positions of the Alcell lignin side chain structure acting as internal plasticizers and enhancing the thermal mobility of the lignin. The addition of a small amount of Alcell lignin to PEO resulted in an increase of the PEO crystalline domain size. However, both PEO crystallinity and crystalline domain size decreased with lignin incorporation beyond 25 wt %. A negative polymer−polymer interaction energy density “ B ” was calculated on the basis of the melting point depression of PEO and a negative deviation of T g from the weighted average values observed. Good prediction of the T g -composition behavior was obtained indicating the presence of favorable interactions between blend components. FT-IR analysis revealed the formation of a strong hydrogen-bonding system between Alcell lignin and PEO, supporting that hydrogen-bonding interactions are an important factor in the formation of miscible lignin-based polymer blends.
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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 ».