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Enregistrement W2765330169 · doi:10.3390/molecules22111850

Sustainable Bio-Based Phenol-Formaldehyde Resoles Using Hydrolytically Depolymerized Kraft Lignin

2017· article· en· W2765330169 sur OpenAlexaff
Homaira Siddiqui, Nubla Mahmood, Zhongshun Yuan, Ferdinando Crapulli, Luana Dessbesell, Amin S. Rizkalla, Ajay K. Ray, Chunbao Xu

Notice bibliographique

RevueMolecules · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLignin and Wood Chemistry
Établissements canadiensLakehead UniversityWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhenolLigninFormaldehydeCuring (chemistry)ChemistryKraft paperOrganic chemistryPhenolsNuclear chemistryPolymer chemistryChemical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study bio-based bio-phenol-formaldehyde (BPF) resoles were prepared using hydrolytically depolymerized Kraft lignin (DKL) as bio-phenol to partially substitute phenol. The effects of phenol substitution ratio, weight-average molecular weight (Mw) of DKL and formaldehyde-to-phenol (F/P) ratio were also investigated to find the optimum curing temperature for BPF resoles. The results indicated that DKL with Mw ~ 1200 g/mol provides a curing temperature of less than 180 °C for any substitution level, provided that F/P ratios are controlled. Incorporation of lignin reduced the curing temperature of the resin, however, higher Mw DKL negatively affected the curing process. For any level of lignin Mw, the curing temperature was found to increase with lower F/P ratios at lower phenol substitution levels. At 25% and 50% phenol substitution, increasing the F/P ratio allows for synthesis of resoles with lower curing temperatures. Increasing the phenol substitution from 50% to 75% allows for a broader range of lignin Mw to attain low curing temperatures.

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 enseignants0,046
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations35
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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