The Effect of High Lignin Content on Oxidative Nanofibrillation of Wood Cell Wall
Notice bibliographique
Résumé
Wood from field-grown poplars with different genotypes and varying lignin content (17.4 wt % to 30.0 wt %) were subjected to one-pot 2,2,6,6-Tetramethylpiperidin-1-yl)oxyl catalyzed oxidation and high-pressure homogenization in order to investigate nanofibrillation following simultaneous delignification and cellulose oxidation. When comparing low and high lignin wood it was found that the high lignin wood was more easily fibrillated as indicated by a higher nanofibril yield (68% and 45%) and suspension viscosity (27 and 15 mPa·s). The nanofibrils were monodisperse with diameter ranging between 1.2 and 2.0 nm as measured using atomic force microscopy. Slightly less cellulose oxidation (0.44 and 0.68 mmol·g−1) together with a reduced process yield (36% and 44%) was also found which showed that the removal of a larger amount of lignin increased the efficiency of the homogenization step despite slightly reduced oxidation of the nanofibril surfaces. The surface area of oxidized high lignin wood was also higher than low lignin wood (114 m2·g−1 and 76 m2·g−1) which implicates porosity as a factor that can influence cellulose nanofibril isolation from wood in a beneficial manner.
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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 ».