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Enregistrement W2898964332 · doi:10.1515/npprj-2018-0014

Recycled fiber treated with NaOH/urea aqueous solution: effects on physical properties of paper sheets and on hornification

2018· article· en· W2898964332 sur OpenAlexaff
Yingju Miao, Yunfei Zhi, Heng Zhang, Ying Chen, Shaoyun Shan, Qingming Jia, Yonghao Ni

Notice bibliographique

RevueNordic Pulp & Paper Research Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvanced Cellulose Research Studies
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesGuizhou Science and Technology DepartmentNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésSwellingMaterials scienceFiberCelluloseAqueous solutionComposite materialUltimate tensile strengthCellulose fiberPulp (tooth)Hydrogen bondUreaWater retentionChemical engineeringChemistryOrganic chemistryMolecule

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Hydrogen bonding among fiber microfibrils is the primary cause of fiber hornification, wherein NaOH/urea aqueous solution precooled to −13 °C can disassemble inter- and intramolecular hydrogen bonds. Whether hornified fibers treated with this process can significantly improve fiber swelling ability and physical properties of the resulting paper sheets remains a problem. In this investigation, the 6th cycle fiber was pretreated with this procedure, and the water retention value of the fiber before and after treatment and the physical properties of the resulting paper sheets were studied. The results indicate that the lignin decline, complete swelling of flat fiber, filling of cellulose film between the interfiber network, and decreasing crystalline region all contribute to the increase in water retention value. The water retention value of repaired fiber is equivalent to that of virgin pulp, and hornification reverses by 89 %. In addition, the cellulose film filling among the fiber network constructs a similar reinforced concrete structure, which causes the tear, burst, and tensile index of the resulting paper sheets to increase by 145 %, 98 %, and 43 %, respectively.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,291 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations14
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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