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Enregistrement W3010516840 · doi:10.15376/biores.15.1.1014-1025

Sustainable high yield production of cellulose nanomaterials for easy-cleaning surfaces of cellulose-based materials

2019· article· en· W3010516840 sur OpenAlexafffund
Wangxia Wang, Nanxun Sun, Zhaosheng Cai, Kaijin Sun, Feng Gu, Yongcan Jin, Huining Xiao

Notice bibliographique

RevueBioResources · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvanced Cellulose Research Studies
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNatural Science Foundation of Jiangsu ProvinceGovernment of Jiangsu ProvinceChina Postdoctoral Science FoundationJiangsu Province Biomass Energy and Material LaboratoryNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésNanocelluloseOxalic acidMaterials scienceCelluloseNanomaterialsCoatingChemical engineeringYield (engineering)Sulfuric acidZeta potentialNanotechnologyComposite materialChemistryOrganic chemistryNanoparticleMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cellulose nanomaterials with high yield and desired properties were sustainably produced using a facile recyclable acid treatment (oxalic acid) with mineral acid catalysis at ambient pressure. The resultant nanocellulose was uniform in dimensions (diameter and length distributions) and highly dispersible in the aqueous phase. The nanocellulose with yield up to 33.9%, a zeta potential of -53.9 mV, and 100% volume stability (24 h) was achieved via oxalic acid treatment in conjunction with sulfuric acid addition. The coating of such nanocellulose on paper created a uniform and dense layer on the surface, which lowered Gurley air permeability (i.e., prolonging the time required for air flow from 3.9 to 681.9 s per 100 mL). Moreover, the coated paper showed a complete grease barrier after 48 h and presented easy-cleaning behavior. The approach developed in this work offers an adoptable guidance to design green and sustainable easy-cleaning surfaces. In turn, this approach will provide potential applications of nanocellulose for green based packaging and environmental protection.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations12
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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