Isolation and characterization of cellulose nanofibers from aspen wood using derivatizing and non-derivatizing pretreatments
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The link between wood and corresponding cellulose nanofiber (CNF) behavior is complex owing the multiple chemical pretreatments required for successful preparation. In this study we apply a few pretreatments on aspen wood and compare the final CNF behavior in order to rationalize quantitative studies of CNFs derived from aspen wood with variable properties. This is relevant for efforts to improve the properties of woody biomass through tree breeding. Three different types of pretreatments were applied prior to disintegration (microfluidizer) after a mild pulping step; derivatizing TEMPO-oxidation, carboxymethylation and non-derivatizing soaking in deep-eutectic solvents. TEMPO-oxidation was also performed directly on the plain wood powder without pulping. Obtained CNFs (44–55% yield) had hemicellulose content between 8 and 26 wt% and were characterized primarily by fine (height ≈ 2 nm) and coarser (2 nm < height < 100 nm) grade CNFs from the derivatizing and non-derivatizing treatments, respectively. Nanopapers from non-derivatized CNFs had higher thermal stability (280 °C) compared to carboxymethylated (260 °C) and TEMPO-oxidized (220 °C). Stiffness of nanopapers made from non-derivatized treatments was higher whilst having less tensile strength and elongation-at-break than those made from derivatized CNFs. The direct TEMPO-oxidized CNFs and nanopapers were furthermore morphologically and mechanically indistinguishable from those that also underwent a pulping step. The results show that utilizing both derivatizing and non-derivatizing pretreatments can facilitate studies of the relationship between wood properties and final CNF behavior. This can be valuable when studying engineered trees for the purpose of decreasing resource consumption when isolation cellulose nanomaterials. Graphic abstract
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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 ».