Potential To Produce Sugars and Lignin-Containing Cellulose Nanofibrils from Enzymatically Hydrolyzed Chemi-Thermomechanical Pulps
Notice bibliographique
Résumé
Softwood mechanical pulps have proven to be quite recalcitrant to enzymatic hydrolysis. However, the unhydrolyzed, residual fibers might have potential as nanofibrillated cellulose feedstocks. In the work reported here, a bleached softwood chemi-thermomechanical pulp (CTMP) was neutrally sulfonated (S-BCTMP) in an attempt to enhance fiber accessibility and enzymatic hydrolysis. A 12 h hydrolysis at 10% solid loading with CTec3 cellulases provided optimum conditions with 22% of the pulp hydrolyzed to monosaccharides and about one-third of the original substrate remaining as lignin-containing cellulose nanofibrils (LCNFs). Prolonged hydrolysis (72 h) resulted in 42% hydrolysis of the original substrate with only 16% of the original S-BCTMP recovered as LCNFs. Although the LCNFs contained high levels of lignin (26.8%–38.5%), they were successfully used to prepare transparent films showing a high contact angle (82.8°) and strong UV-blocking properties. It was apparent that enzyme-mediated modification of CTMP has the potential to produce both fermentable sugars and higher-value LCNFs.
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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 ».