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Enregistrement W3106857796 · doi:10.1002/app.50319

Influence of lignin's <scp>pH</scp> on polyurethane flexible foam formation and how to control it

2020· article· en· W3106857796 sur OpenAlexafffund
Damien Maillard, Esthel Osso, Adrien Faye, Hongbo Li, Minh‐Tan Ton‐That, Karen Stoeffler

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Polymer Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLignin and Wood Chemistry
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesNational Research Council CanadaEvonik IndustriesCovestro
Mots-clésLigninPolyurethaneFourier transform infrared spectroscopyPolymerizationChemical engineeringChemistryBlowing agentMaterials sciencePolymer chemistryPolymerComposite materialOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Low pH of commercial lignins has a catastrophic impact on the polyurethane foaming reactions. Experiments were performed with 10 wt% of lignin with various pHs in polyols. Virgin lignin (pH 2.5, 35% moisture) has the most negative impact as it reduces the initial foam rising rate by 85% and the foam's final height by 35% as compared to the reference foam, lignin free. Drying of this lignin at 80°C for 12 h can reduce this impact while alkaline treatment to bring the lignin's pH to 6.6 almost cancel it. As revealed by in situ dielectric constant measurements, both reactions, gelling via polymerization and blowing via CO 2 degassing, are impacted. In situ Fourier transform infrared analysis of the foaming process demonstrated that blowing reaction is the most pH sensitive. Two methods to counter the pH influence by pH modification were tested and provide interesting results but also significant drawbacks limiting their applicability.

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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,416

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,195 · 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

Citations15
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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