SYNTHESIS AND CHARACTERIZATION OF MESOPOROUS POLYMER-SILICA HYBRID MONOLITH USING CONVENTIONAL SOL-GEL METHOD FOR ENZYME SUPPORT
Notice bibliographique
Résumé
This research involved developing a novel solid support for an enzyme attachment, focusing on synthesizing a polymer-silica hybrid monolith via in-situ sol-gel polymerization method.The fabrication of a very large surface area of the monolith was done using a cold mixture of poly(ethylene-glycol) (PEG) with tetraethyl-orthosilicate (TEOS) and acetic acid with different ratios of PEG amount and molecular weights, namely PEG-0.1,PEG-0.2, and PEG-0.3.The experiments were conducted at a very low temperature of 0 °C, followed by overnight gelification and aging.The sol then underwent calcination at 200 °C forming a hybrid monolith.The characterizations of hybrid monoliths were performed by Attenuated-Total Reflection-Fourier Transformed Infrared Spectroscopy (ATR-FTIR), Scanning Electron Microscope (SEM), and Surface Area and Porosity Analyzer using both Brunauer-Emmett-Teller (BET) and Barrett-Joyner-Halenda (BJH) methods to describe the developed monoliths.FTIR shows the presence of Si-O-Si stretching associated with the monolith network due to the polymerization process together with the presence of silanol functional group (Si-OH) that can be exploited further for covalent attachment with the enzyme.Results also showed that the optimum ratios for the hybrid polymer-silica synthesis were PEG-0.1with10,000 M n surface area of mesoporous network recorded for 494.121 m 2 /g and pore volume of 0.265 cm 3 /g.These findings showed that the synthesized hybrid monolith on fused silica capillary will provide a vast surface area with desirable functional groups; thus, very promising for lipase immobilization support that can be used in future small-scale lipid transformation.
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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) | 0,001 | 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 ».