Preparation and Characterization of Lignin-Containing Cellulose Nanofibril from Poplar High-Yield Pulp via TEMPO-Mediated Oxidation and Homogenization
Notice bibliographique
Résumé
In this study, a poplar high-yield pulp [preconditioning refiner alkaline peroxide mechanical pulp (P-RC APMP)] was used to produce lignin-containing cellulose nanofibril (LCCNF) dispersions through a sequential process of 2,2,6,6-tetramethylpiperidine-1-oxyl radical (TEMPO)-mediated oxidation followed by high pressure homogenization. To produce LCCNF with different lignin contents, sodium hypochlorite loadings of 4–12 mmol/g fiber during TEMPO-mediated oxidation step were explored. The effect of lignin content on morphology, thermal stability, crystallinity, and rheological properties of the produced LCCNFs was investigated. The results showed that the TEMPO-mediated oxidation of cellulose was largely limited to the fiber surface. The residual lignin on the surface of LCCNF was presented as small particles. The increase of lignin content increased the thermal stability and decreased the viscosity of the LCCNF. Moreover, at higher lignin content, greater flocculation and aggregation of fibrils took place, which resulted in lower gel-like characteristics of the resultant LCCNF. The results of water contact angle determination also demonstrated that the increase of lignin content significantly increased the hydrophobicity of the LCCNF.
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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) | 0,000 | 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 ».