MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2954274410 · doi:10.3389/fchem.2019.00515

Aqueous Dispersions of Esterified Lignin Particles for Hydrophobic Coatings

2019· article· en· W2954274410 sur OpenAlexafffund
Qi Hua, Liyang Liu, Muzaffer A. Karaaslan, Scott Renneckar

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Chemistry · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLignin and Wood Chemistry
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanada Research ChairsAlberta Innovates - Technology Futures
Mots-clésLigninContact angleOrganic chemistryAqueous solutionBiopolymerChemistryChemical engineeringWaxWettingMaterials sciencePolymer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An aqueous biopolymer dispersion for a coating material was synthesized utilizing softwood kraft lignin and a natural organic acid. The chemical treatment of lignin was a two-step process, which consisted of hydroxyethylation of the phenolics utilizing ethylene carbonate and alkaline catalyst, creating uniform aliphatic hydroxyl functionality. This procedure was followed by direct esterification of the hydroxyls with oleic acid. 13C NMR analysis of the lignin indicated 88-89% substitution of the lignin hydroxyl groups forming an ethyl oleate lignin derivative. Solutions of lignin derivatives were slowly precipitated through dialysis resulting in the modified lignin forming a stable dispersion of microparticles in distilled water. Dynamic light scattering revealed the wax-like particles had a 1-2 m average diameter. Lignin-based particles were sprayed onto a variety of surfaces to measure the ability to change the surface wettability. The lignin-based particles enhanced the hydrophobicity of all the substrates tested, increasing the contact angle for pulp sheets and solid wood. Because of the benign reagents involved in the coating synthesis, the avoidance of volatile organic solvents in the application, this process provided a low environmental solution for synthesis of hydrophobic coatings utilizing natural compounds that are known to repel water in nature.

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 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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,592

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,180
Écart entre enseignants0,176 · 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.

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

Citations54
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFrontiers in ChemistryMême sujetLignin and Wood ChemistryTravaux en français237 207