Nanocellulose Removes the Need for Chemical Crosslinking in Tannin-Based Rigid Foams and Enhances Their Strength and Fire Retardancy
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Thermal insulation and fire protection are two of the most critical features affecting energy efficiency and safety in built environments. Together with the associated environmental footprint, there is a strong need to consider new insulation materials. Tannin rigid foams have been proposed as viable and sustainable alternatives to expanded polyurethanes, traditionally used in building enveloping. Tannin foams structure result from polymerization with furfuryl alcohol via self-expanding. We further introduce cellulose nanofibrils (CNFs) as a reinforcing agent that eliminates the need for chemical crosslinking during foam formation. CNF forms highly entangled and interconnected nanonetworks, at solid fractions as low as 0.1 wt %, enabling the formation of foams that are ca . 30% stronger and ca . 25% lighter compared to those produced with formaldehyde, currently known as one of the best performers in chemically coupling tannin and furfuryl alcohol. Compared to the those chemically crosslinked, our CNF-reinforced tannin foams display higher thermal degradation temperature (peak shifted upward, by 30–50 °C) and fire resistance (40% decrease in mass loss). Furthermore, we demonstrate partially hydrophobized CNF to tailor the foam microstructure and derived physical–mechanical properties. In sum, green and sustainable foams, stronger, lighter, and more resistant to fire are demonstrated compared to those produced by formaldehyde crosslinking.
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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) | 0,002 | 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 ».