MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4383695032 · doi:10.3390/polym15132973

Optimization of the Electrospray Process to Produce Lignin Nanoparticles for PLA-Based Food Packaging

2023· article· en· W4383695032 sur OpenAlexaff
Rodrigue Daassi, Kalvin Durand, Denis Rodrigue, Tatjana Stevanović

Notice bibliographique

RevuePolymers · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLignin and Wood Chemistry
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectrosprayMaterials scienceZeta potentialDispersityPolylactic acidResponse surface methodologyNanoparticleLigninChemical engineeringOrganosolvScanning electron microscopeDynamic light scatteringNanotechnologyAnalytical Chemistry (journal)ChromatographyComposite materialPolymerChemistryMass spectrometryPolymer chemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The development of new processing methods is required in order to meet the continuous demand for thinner films with excellent barrier properties for food packaging and other applications. In this study, rice husk organosolv lignin nanoparticles were prepared using the electrospray method, which were applied to produce polylactic acid (PLA)-based films for food packaging. The effect of the following electrospray parameters has been investigated: lignin concentration (LC) ranging from 5-50 mg/mL, flow rate (FR) from 0.5-1 mL/min, applied voltage from 10-30 kV, and tip-to-collector distance (TCD) from 10-25 cm, on the morphology, size, polydispersity index (PDI), and Zeta potential (ZP) of lignin nanoparticles (LNPs). The response surface methodology with a Box-Behnken design was applied to optimize these parameters, while dynamic light scattering (DLS) and scanning electron microscopy (SEM) analyses were used to characterize the controlled LNPs. The results showed that the LNPs shape and sizes represent a balance between the solvent evaporation, LC, applied voltage, TCD and FR. The application of optimal electrospray conditions resulted in the production of LNPs with a spherical shape and a minimal size of 260 ± 10 nm, a PDI of 0.257 ± 0.02, and a ZP of -35.2 ± 4.1 mV. The optimal conditions were achieved at LC = 49.1 mg/mL and FR = 0.5 mL/h under an applied voltage of 25.4 kV and TCD = 22 cm. Then, the optimized LNPs were used to improve the properties of PLA-based films. Three types of PLA-lignin blend films were casted, namely lignin/PLA, LNPs/PLA and PLA-grafted LNPs. PLA-grafted LNPs exhibited a more uniform dispersion in PLA for lignin contents of up to 10% than other composite samples. Increasing the lignin content from 5% to 10% in PLA-grafted LNPs resulted in a significant increase in elongation at break (up to four times higher than neat PLA). The presence of PLA-grafted lignin led to a substantial reduction in optical transmittance in the UV range, dropping from 58.7 ± 3.0% to 1.10 ± 0.01%, while maintaining excellent transparency to visible light compared to blends containing lignin or LNPs. Although the antioxidant capacity of unmodified lignin is well-known, a substantial increase in antioxidant capacity was observed in LNPs and PLA-grafted LNP films, with values exceeding 10 times and 12 times that of neat PLA, respectively. These results confirm the significant potential of using studied films in food packaging applications.

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

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations37
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePolymersMême sujetLignin and Wood ChemistryTravaux en français237 207