Bioscouring and bleaching of knitted cotton fabrics in one‐step process using enzymatically generated hydrogen peroxide
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This research involves the study of knitted cotton fabric bleaching using hydrogen peroxide generated enzymatically. Initially the bioscouring was performed using the enzymes cellulose (EC. 3.2.1.4), pectinase (EC. 4.2.2.2), and lipase (EC. 3.1.1.3) to remove impurities. Then bleaching was performed using hydrogen peroxide, which was enzymatically produced by glucose oxidase (EC. 1.1.3.4) during oxidation of glucose. The generation of hydrogen peroxide and bleaching were assessed using experimental designs, where it was observed that the most significant effect to generate peroxide was time and for bleaching was the concentration of hydrogen peroxide. The whiteness and hydrophilicity of the treated knitted fabric were evaluated. The whiteness index of the enzymatically bleached fabric was 52 ± 1 °Berger with good hydrophilicity, by capillarity method 5.2 cm in 10 min. The results from this work demonstrate that this process can be an alternative for the textile preparation industry. There is a large reduction in water consumption compared to the conventional process. The water consumption is four times lower than the water consumption of the conventional process.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
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 ».