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Enregistrement W3173937453 · doi:10.1002/bbb.2261

Isolation of lignin‐containing cellulose nanocrystals: life‐cycle environmental impacts and opportunities for improvement

2021· article· en· W3173937453 sur OpenAlexaff
Shiva Zargar, Jungang Jiang, Feng Jiang, Qingshi Tu

Notice bibliographique

RevueBiofuels Bioproducts and Biorefining · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvanced Cellulose Research Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLife-cycle assessmentPulp and paper industryCelluloseNanocelluloseLigninEnvironmental scienceGlobal-warming potentialOxalic acidEnvironmental pollutionNanomaterialsChemistryMaterials scienceWaste managementNanotechnologyOrganic chemistryEnvironmental protectionProduction (economics)Greenhouse gasEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Deep eutectic solvent (DES) has recently been attracting great interest for its role in isolating nanocellulose owing to its distinct advantages of biodegradability, low toxicity, and recyclability. Lignin‐containing cellulose nanocrystals (LCNCs) obtained using DES pretreatment has led to an improvement in the production of nanomaterials. Understanding the potential environmental impacts of this novel technology at the laboratory scale provides important insights to improve its sustainability at full scale in the future. This study evaluates the environmental impacts of the production of LCNCs from thermomechanical pulp (TMP) following acidic DES pretreatment (using a binary system of ‘choline chloride – oxalic acid dihydrate’ or a ternary system of ‘choline chloride – oxalic acid dihydrate – p‐toluenesulfonic acid’) based on various laboratory trials. The evaluation was conducted through a cradle‐to‐gate life‐cycle assessment for global warming potential (GWP), acidification potential (AP) and the cumulative energy demand (MJ). The average GWP, AP, and energy use were 39 kg CO2‐eq, 0.17 kg SO2‐eq, and 995 MJ per kg LCNCs, respectively. The sensitivity analysis showed that different degrees of reduction in environmental impact could be achieved by varying the input volume and/or reuse frequency of DES solutions. The largest reductions in GWP, AP, and energy use were achieved by reducing the input volume of DES solutions to 20% of its default value. The results of this LCA study illustrate the direction for future research and development (R&D) to further improve the sustainability of this DES‐mediated LCNC production technology. Through comparisons with the existing literature, this study also confirms the predominant contribution of chemical manufacturing to the overall environmental impacts of nanocellulose isolation technologies in general. © 2021 Society of Chemical Industry and John Wiley & Sons, Ltd

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,226 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations67
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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