Solid-state enzymatic hydrolysis of mixed PET-cotton textiles
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Waste polyester textiles trap copious amounts of useful polymers, which are not recycled due to separation challenges and partial structural degradation during use and thermo-mechanical recycling. Chemical recycling of polyethylene terephthalate (PET) through depolymerization can provide a feedstock of recycled monomers to make “as-new” polymers, and reduce the accumulation of plastic waste in landfills. Enzymes are highly specific, renewable, environmentally benign catalysts, with hydrolases available that are active on common PET textile fibers and on cotton. The enzymatic PET recycling methods in development, however, have thus far been limited to clean, high-quality PET feedstocks, and most such processes require an energy-intensive melt-amorphization step ahead of enzymatic depolymerization. Here we report that high-crystallinity PET in mixed PET/cotton textiles can be directly and selectively depolymerized to terephthalic acid (TPA) by using a commercial cutinase from Humicola insolens under moist-solid reaction conditions, affording up to 30 ± 2% yield of TPA. The process is readily combined with cotton depolymerisation through simultaneous application of cellulase enzymes (CTec2 ® ), providing up to 83 ± 4% yield of glucose without any negative influence on the TPA yield. The herein presented selective and/or simultaneous enzymatic hydrolysis of PET/cotton textiles in solid reaction mixtures can expand the biocatalytic recycling processes of PET to less-valuable waste materials, and significantly increase its profitability through operating at very high solid-loading (40%), without the need for melt-amorphization.
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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 ».