MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2320259907 · doi:10.1021/sc3001367

Green Strategy Guided by Raman Spectroscopy for the Synthesis of Ammonium Carboxylated Nanocrystalline Cellulose and the Recovery of Byproducts

2012· article· en· W2320259907 sur OpenAlexaff
Edmond Lam, Alfred C. W. Leung, Yali Liu, Ehsan Majid, Sabahudin Hrapovic, Keith B. Male, John H. T. Luong

Notice bibliographique

RevueACS Sustainable Chemistry & Engineering · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvanced Cellulose Research Studies
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrocrystalline celluloseCelluloseNanocrystalline materialNanomaterialsRaman spectroscopyChemistryCellulosic ethanolNanocelluloseAmmonium persulfateGreen chemistryPersulfateChemical engineeringSulfateAmmoniumMicrocrystallineMaterials scienceCatalysisOrganic chemistryNanotechnologyReaction mechanism

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A one-pot green procedure for the treatment of cellulosic biomass with ammonium persulfate (APS) was developed for the synthesis of highly crystalline carboxylated nanocrystalline cellulose (NCC–COOH), an emerging nanomaterial with a plethora of diversified applications. Raman spectroscopy proved applicable for monitoring the fate of APS and its two byproducts during the production of NCC–COOH from microcrystalline cellulose (MCC). The two main byproducts were then identified and quantified as ammonium sulfate (AS) and H 2 SO 4 with the latter accounted for 60% of the total sulfate ions in solution. On the basis of such findings, one-step neutralization of H 2 SO 4 and NCC with NH 4 OH immediately after reaction was implemented for the formation of additional AS, followed by its quantitative recovery by precipitation. This was a very effective and critical step in waste stream management and cost reduction for the large scale production of NCC. In addition, the process resulted in highly crystalline NCC with COO – NH 4 + groups, a nanomaterial with improved dispersion and thermal characteristics over NCC with COOH and COO – Na + groups.

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)0,001
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,604

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations72
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueACS Sustainable Chemistry & EngineeringMême sujetAdvanced Cellulose Research StudiesTravaux en français237 207