Strengthening Cellulose Nanopaper via Deep Eutectic Solvent and Ultrasound-Induced Surface Disordering of Nanofibers
Notice bibliographique
Résumé
The route for the preparation of cellulose nanofiber dispersions from bacterial cellulose using ethylene glycol- or glycerol-based deep eutectic solvents (DES) is demonstrated. Choline chloride was used as a hydrogen bond acceptor and the effect of the combined influence of DES treatment and ultrasound on the thermal and mechanical properties of bacterial cellulose nanofibers (BC-NFs) is demonstrated. It was found that the maximal Young's modulus (9.2 GPa) is achieved for samples prepared using a combination of ethylene glycol-based DES and ultrasound treatment. Samples prepared with glycerol-based DES combined with ultrasound exhibit the maximal strength (132 MPa). Results on the mechanical properties are discussed based on the structural investigations that were performed using FTIR, Raman, WAXD, SEM and AFM measurements, as well as the determination of the degree of polymerization and the density of BC-NF packing during drying with the formation of paper. We propose that the disordering of the BC-NF surface structure along with the preservation of high crystallinity bulk are the key factors leading to the improved mechanical and thermal characteristics of prepared BC-NF-based papers.
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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».