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Enregistrement W4223448266 · doi:10.3390/nano12081284

Electrospun Cellulose-Acetate/Chitosan Fibers for Humic-Acid Removal: Improved Efficiency and Robustness with a Core-Sheath Design

2022· article· en· W4223448266 sur OpenAlexafffund
Yirong Zhang, Yixiang Wang

Notice bibliographique

RevueNanomaterials · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueElectrospun Nanofibers in Biomedical Applications
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaChina Scholarship Council
Mots-clésAdsorptionCelluloseChemical engineeringMaterials scienceUltimate tensile strengthChitosanCellulose acetateElectrospinningHydrolysisHumic acidFabricationComposite materialPolymerChemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recycling biomass waste into functional materials has attracted much attention, and a rational structural design can make more effective use of each component. In our previous work, the fabrication of electrospun cellulose-acetate (CA)/chitosan (CS) adsorbents for humic-acid (HA) removal guided by the intermolecular interaction mechanism was demonstrated. Herein, a core-sheath structure was designed via one-step co-axial electrospinning, where a mixture of CS and CA was employed as the sheath layer to efficiently adsorb HA, and cellulose nanocrystals (CNCs) derived from waste cotton fabrics were incorporated into the CA core as load-bearing components. Compared to the non-layered electrospun CS/CA fibers, all the CS/CA-CNC fibers with a core-sheath structure exhibited smaller diameters, greater homogeneity, and significantly improved mechanical strength. Meanwhile, their maximum adsorption capacities towards HA had no significant differences. Even after the complete hydrolysis of CA into cellulose, the electrospun fibers maintained the fibrous structures and showed a higher tensile strength while exhibiting an acceptable adsorption capacity towards HA. Therefore, this work demonstrates the importance of rational design in the efficient preparation of functional materials and the feasibility of using electrospun core-sheath fibers derived from biomass wastes for the removal of water contaminants.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,085
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,228 · 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.

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

Citations13
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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