In-situ polymerization of lignocelluloses of autohydrolysis process with acrylamide
Notice bibliographique
Résumé
In the present study, the hydrolysates generated via autohydrolysis of spruce wood chips were directly used as feedstock for producing coagulants. The in-situ polymerization of acrylamide (AM) and lignocellulose (LC) of hydrolysates was successfully conducted. The reaction was optimized to generate lignocellulose-acrylamide (LC-AM) with the highest molecular weight (41,060 g/mol) and charge density (–0.25 meq/g) under the optimum conditions, which were 3 h, 60 ℃, 4% (w) initiator based on the dried mass of hydrolysate, and an AM/LC molar ratio of 5.63. A nuclear magnetic resonance (NMR) spectroscopy confirmed the grafting of acrylamide on LC. Other properties of LC-AM were characterized by the elemental analyzer, zeta potential analyzer, gel permeation chromatography (GPC), and particle charge detector (PCD). The LC-AM was applied as a coagulant for removing ethyl violet dye from a simulated dye solution. The results indicated that 47.2% dye was removed from the solution at a low dosage of 0.2 g/g. The dual flocculation of LC-AM with other polymers for dye removal is suggested to further improve its effectiveness.
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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 ».