Multifunctional lignin-based nanocomposites and nanohybrids
Notice bibliographique
Résumé
Significant progress in lignins valorization and development of high-performance sustainable materials have been achieved in recent years. Reports related to lignin utilization indicate excellent prospects considering green chemistry, chemical engineering, energy, materials and polymer science, physical chemistry, biochemistry, among others. To fully realize such potential, one of the most promising routes involves lignin uses in nanocomposites and nanohybrid assemblies, where synergistic interactions are highly beneficial. This review first discusses the interfacial assembly of lignins with polysaccharides, proteins and other biopolymers, for instance, in the synthesis of nanocomposites. To give a wide perspective, we consider the subject of hybridization with metal and metal oxide nanoparticles, as well as uses as precursor of carbon materials and the assembly with other biobased nanoparticles, for instance to form nanohybrids. We provide cues to understand the fundamental aspects related to lignins, their self-assembly and supramolecular organization, all of which are critical in nanocomposites and nanohybrids. We highlight the possibilities of lignin in the fields of flame retardancy, food packaging, plant protection, electroactive materials, energy storage and health sciences. The most recent outcomes are evaluated given the importance of lignin extraction, within established and emerging biorefineries. We consider the benefit of lignin compared to synthetic counterparts. Bridging the gap between fundamental and application-driven research, this account offers critical insights as far as the potential of lignin as one of the frontrunners in the uptake of bioeconomy concepts and its application in value-added products.
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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) | 0,002 | 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 ».