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Enregistrement W2086947074 · doi:10.1002/app.26622

Removal of residual lignin of ethanol‐based organosolv pulp by an alkali extraction process

2007· article· en· W2086947074 sur OpenAlexaff
Meiyun Zhang, Yongjian Xu, Kecheng Li

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Polymer Science · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLignin and Wood Chemistry
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOrganosolvKappa numberLigninPulp (tooth)Extraction (chemistry)ChemistryAlkali metalEthanolAqueous solutionMaterials scienceNuclear chemistryPulp and paper industryChromatographyChemical engineeringComposite materialOrganic chemistryKraft paperKraft processDentistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Organosolv pulps usually have high kappa number. This research investigated an alkaline extraction method prior to bleaching for reducing the kappa number of organosolv pulp. Ethanol wheat straw pulp with a kappa number of 58.2 was extracted with 1% NaOH solution. The results show that the ethanol pulp has a large amount of lignin particles on the fiber surface. After 1 min alkali extraction, the kappa number of the ethanol pulp is reduced by 60%, to 22.2, and both the number and the size of the lignin particles on the fiber surface are significantly reduced. In comparison with a further ethanol washing/extraction, the alkali extraction is much more effective in terms of lignin removal. X‐ray photoelectron spectroscopy results show that a thin layer of lignin remained on the fiber surface after alkli extraction, but this did not reduce the internal bond strength. © 2007 Wiley Periodicals, Inc. J Appl Polym Sci, 2007

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)0,001
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,438

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,252 · 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

Citations27
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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