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Enregistrement W2079006023 · doi:10.1080/00914030304931

Synthesis of polyurethanes from solvolysis lignin using a polymerization catalyst: Mechanical and thermal properties

2003· article· en· W2079006023 sur OpenAlexaff
Pei Ni, Ronald W. Thring

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Polymeric Materials · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLignin and Wood Chemistry
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCatalysisGlass transitionUltimate tensile strengthPolymerizationLigninMaterials scienceSolvolysisPolymerMonomerDynamic mechanical analysisPolymer chemistryChemical engineeringComposite materialChemistryOrganic chemistryHydrolysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Two methods of synthesis, namely, using a polymerization catalyst versus a non-catalytic route, were investigated to produce lignin-based polyurethanes. The films were characterized with respect to crosslink density, ultimate tensile behavior and glass transition temperature. The results indicated that use of the catalyst for polymerization is an effective way for producing films with consistent properties, even at lignin contents as high as 45 to 50 wt%. To illustrate the catalyst effectiveness, crosslink densities of catalyzed films with 20 wt% of lignin content increased drastically from 0.2-0.3 to 1.7-2.7 mmol/cm 3 when the NCO/OH molar ratio increased from about 1.3 to 3.0, without much increase in the corresponding crosslink densities of the non-catalyzed films. Also, when the NCO/OH molar ratio increased from 1.2 to 3.2, the tensile strength increased from 1.9 MPa to a maximum of 55 MPa (NCO/OH=2.6) before decreasing. Also, for same NCO/OH ratios, ultimate strain decreased drastically from 174.4% to 4.3%, with a corresponding increase in Young's Modulus from 0.03 GPa to 2.8 GPa. The glass transition temperatures of the catalyzed films also increased from 35°C to 89°C. Without the catalyst, only polyurethanes with low NCO/OH ratios, low lignin contents, and inferior mechanical properties, could be synthesized.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,466

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,196 · 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
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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