Solvolytic Liquefaction of Bark: Understanding the Role of Polyhydric Alcohols and Organic Solvents on Polyol Characteristics
Notice bibliographique
Résumé
Bark was liquefied in polyhydric alcohols of various functionality, equivalent weight, and hydroxyl type, and organic solvents of varying polarity to determine how these features impact liquefaction behavior and polyol characteristics. It was found that the liquefaction yield was highly tunable with the use of polyhydric alcohols with primary hydroxyl groups, with low equivalent weight alcohols providing the highest liquefaction yield (59.3%). This showed that the highly polar hydroxyls (primary) and short chains created a highly protic solvent that improved conversion and protected the biopolymers from degradation. This was corroborated by 1 H NMR analysis that indicated a greater amount of sugar degradation products were observed when polyhydric alcohols with secondary hydroxyl groups were used. Regarding organic solvents, ketonic solvents showed the greatest increase in the liquefaction yield. The composition and carbon content analysis of the residues suggested that the highly polar carbonyl group of ketonic solvents like acetyl acetone and cyclohexanone may have hindered condensation side reactions. These results have shown that selection of polyhydric alcohols and organic cosolvents can be quite impactful on the liquefaction yield and the polyol characteristics.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».