Synthesis of Industrial Raw Material from Cellulosic Agricultural Wastes: Focus on Carboxymethyl Cellulose
Notice bibliographique
Résumé
Agricultural wastes such as sugarcane bagasses, maize cob, palm kernel cake, palm oil empty fruit bunches, banana pseudo stem and orange mesocarp have been known to be potential sources of cellulose. From these cellulose sources sodium carboxymethylcellulose (NaCMC), a water soluble cellulose derivative and an essential raw material in the food, cosmetic, pharmaceutical and detergent industries could be synthesized. Importantly, orange mesocarp generated from orange peel is an abundant agricultural by-product which consists of about 62.5% cellulose. It is significantly considered as one of the alternative secondary resources for cellulose. In this work, cellulose was extracted from orange mesocarp and then converted to NaCMC. The orange mesocarp was dried and ground to pass 20 mesh screen. Cellulose was extracted using 8% NaOH at 100oC for 3.5 hrs and bleached using 3.85% NaOCl at 30oC for 3 hrs. Carboxymethylcellulose (CMC) was consequently synthesized from the extracted cellulose by alkalization followed by etherification. The physicochemical properties of the NaCMC were determined in terms of the degree of substitution, viscosity and with the use of FTIR spectroscopy. The NaCMC resulted from this work has a viscosity of 14.0cP at 29.8oC and DS 1.02 and therefore was categorized as technical grade with medium viscosity. After optimization and scaling up of the production process the NaCMC synthesized will be a useful and cheap raw material for the industries. K eywords: Agricultural wastes, industrial raw material, orange mesocarp, sodium carboxymethylcellulose.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».