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Enregistrement W4210914514 · doi:10.1002/bbb.2344

Production of bio‐polyurethane (<scp>BPU</scp>) foams from greenhouse/agricultural wastes, and their biodegradability

2022· article· en· W4210914514 sur OpenAlexafffund
Hongwei Li, Aristide Laurel Mokale Kognou, Zi‐Hua Jiang, Wensheng Qin, Chunbao Xu

Notice bibliographique

RevueBiofuels Bioproducts and Biorefining · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLignin and Wood Chemistry
Établissements canadiensLakehead UniversityWestern University
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBiodegradationPolyolPolyurethaneFourier transform infrared spectroscopyChemistrySolventResidue (chemistry)Thermogravimetric analysisWaste managementNuclear chemistryPetroleumMaterials scienceChemical engineeringPulp and paper industryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The exploration of effective utilization of greenhouse wastes is challenging. This paper demonstrates a hydrothermal treatment approach involving the co‐liquefaction of greenhouse wastes with agricultural residue in a mixed solvent of water and ethanol in the presence of a base catalyst, to convert greenhouse wastes and corn stalk into bio‐oil/bio‐polyol at a very high yield of 57.2%, accompanied by a very low yield of solid residue. This bio‐oil (hydroxyl number: 305 mg KOH/g) was successfully used as bio‐polyol to substitute up to 50% petroleum‐based polyol for the preparation of bio‐polyurethane (BPU) foams. The biodegradability of the BPU foams was also studied by incubation with Dyella sp. for a period of 8 weeks. The weight loss, Fourier‐transform infrared (FTIR) spectra, thermogravimetric analysis (TGA) results, and scanning electron microscopy (SEM) images of foam samples were collected and analyzed. The BPU foams exhibited much better biodegradability than the petroleum‐based polyurethane (PU) foam. © 2022 Society of Chemical Industry and John Wiley &amp; 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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,961

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,171
Écart entre enseignants0,162 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations15
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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