Fourier Transform Infrared and Solid State 13C Nuclear Magnetic Resonance Spectroscopic Characterization of Defatted Cottonseed Meal-Based Biochars
Notice bibliographique
Résumé
Conversion to biochar may be a value-added approach to recycle defatted cottonseed meal, a major byproduct from the cotton industry. In this work, complete slow pyrolysis at seven peak temperatures ranging from 300 to 600°C in batch reactors was implemented to process cottonseed meal into biochar products. Elemental analysis, attenuated total reflection Fourier transform infrared (ATR FT-IR) spectroscopy and quantitative solid state 13C nuclear magnetic resonance (NMR) spectroscopy were applied to characterize raw meal and its derived biochar products. The biochar yield and organic C and total N recoveries decreased as the peak pyrolysis temperatures was elevated. However, most of the mineral elements including P in cottonseed meal were retained during pyrolysis and became enriched in biochar as a result of the decreased mass yield. The spectral data showed that pyrolysis removed the functional groups of biopolymers in cottonseed meal, producing highly aromatic structures in biochars. With increasing pyrolysis temperature, alkyl structures decreased progressively in the biochar products and became negligible at higher temperatures (550 and 600°C). Quantitative analysis of FT IR data revealed that the values of a simple 3-band (1800,1700, and 650 cm-1)-based R reading of the biochars were linearly related to the pyrolysis temperature, and showed strong correlations with decreasing aromaticity and increasing alkyl, aliphatic C-O/N and carbonyl signal intensities in the 13C NMR spectra. Therefore, the cheaper and faster FT-IR measurement could be used as a routine conversion indicator of pyrolysis of lignocellulosic biomass instead of the more expensive and time-consuming NMR spectroscopy.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».