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Enregistrement W2281252283 · doi:10.1021/acssuschemeng.5b01129

Production of Flocculant from Thermomechanical Pulping Lignin via Nitric Acid Treatment

2016· article· en· W2281252283 sur OpenAlexafffund
Robin L. Couch, Jacquelyn T. Price, Pedram Fatehi

Notice bibliographique

RevueACS Sustainable Chemistry & Engineering · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLignin and Wood Chemistry
Établissements canadiensUniversity of New BrunswickLakehead University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsCanada Foundation for InnovationNorthern Ontario Heritage Fund Corporation
Mots-clésLigninChemistryPulp (tooth)Nitric acidWastewaterNuclear chemistryPulp and paper industryEffluentLignosulfonatesOrganic chemistryWaste management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is a growing need to utilize lignin (i.e., wasted material) from the pulping industry in the production of value-added products and to develop cost-effective and environmentally friendly processes for removing dyes from wastewater effluents. In this context, lignin can be modified to gain anionic charges, which can successfully remove cationic dyes from wastewater. In this study, lignin was extracted from thermomechanical pulp (softwood) via periodate treatment, and then the extracted lignin was oxidized using 30 wt % nitric acid concentration at 80 °C for 1.5 h, which resulted in oxidized lignin with the charge density and solubility of 3.02 mequiv/g and 97% (at a 1 wt % lignin concentration), respectively. The oxidized lignin was used for removing ethyl violet and basic blue cationic dyes from simulated wastewater effluents. It was observed that the dye removals were in the ranges of 70–80 wt % for ethyl violet and of 80–95 wt % for basic blue, while the COD removals were in the ranges of 60–70% for ethyl violet and 70–85% for basic blue when the concentrations of dyes varied between 50 and 400 mg/L. The dye removal was pH dependent, and the removal of basic blue decreased from 84 wt % (in the absence of salt) to 77% in the presence of 3 g/L NaCl, whereas salt had a marginal effect on the removal of ethyl violet from the solution.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil1,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,167
Écart entre enseignants0,163 · 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.

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

Citations57
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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