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Enregistrement W4249802766 · doi:10.1007/978-1-59745-268-7_46

Liquefaction of Corn Stover and Preparation of Polyester From the Liquefied Polyol

2007· book-chapter· en· W4249802766 sur OpenAlexaff
Fei Yu, Yuhuan Liu, Xuejun Pan, Xiangyang Lin, Chengmei Liu, Paul Chen, Roger Ruan

Notice bibliographique

RevueHumana Press eBooks · 2007
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLignin and Wood Chemistry
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLiquefactionCorn stoverPolyesterEthylene glycolMaterials scienceOrganic chemistryChemistryChemical engineeringHydrolysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research investigated a novel process to prepare polyester from corn stover through liquefaction and crosslinking processes. First, corn stover was liquefied in organic solvents (90 wt% ethylene glycol and 10 wt% ethylene carbonate) with catalysts at moderate temperature under atmospheric pressure. The effect of liquefaction temperature, biomass content, and type of catalyst, such as H 2 SO 4 , HCl, H 3 PO 4 , and ZnCl 2 , was evaluated. Higher liquefaction yield was achieved in 2 wt% sulfuric acid, 1/4 (w/w) stover to liquefying reagent ratio; 160°C temperature, in 2 h. The liquefied corn stover was rich in polyols, which can be directly used as feedstock for making polymers without further separation or purification. Second, polyester was made from the liquefied corn stover by crosslinking with multifunctional carboxylic acids and/or cyclic acid anhydrides. The tensile strength of polyester is about 5 MPa and the elongation is around 35%. The polyester is stable in cold water and organic solvents and readily biodegradable as indicated by 82% weight loss when buried in damp soil for 10 mo. The results indicate that this novel polyester could be used for the biodegradable garden mulch film production.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,211 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations4
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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