Aerogels Fabricated from Wood-Derived Functional Cellulose Nanofibrils for Highly Efficient Separation of Microplastics
Notice bibliographique
Résumé
Microplastics pollution in the aquatic environment has been considered as a particular concern for global ecosystems in recent years. Herein, bleached eucalyptus pulp was chemically modified by 2,2,6,6-tetramethylpiperidine-1-oxyl and 2,3-epoxypropyltrimethylammonium chloride to produce modified cellulose nanofibrils (CNFs). Then, porous CNF-based aerogels were prepared by the freeze-drying process and selected as a matrix filter for highly efficient separation of polystyrene microplastics (PSMPs). Results showed that the modified CNF aerogels could efficiently separate different types of PSMPs with filtration efficiencies of 100 and 75% for carboxylate-modified polystyrene (PS–COOH) and amine-modified polystyrene (PS–NH 2 ), respectively. Meanwhile, the hydrophilicity and porous structure of these materials endowed aerogels with high filtration flux. The excellent filtration performance of materials mainly relied on their microstructure and high surface charge, which could effectively capture and separate PSMPs from aqueous solution through the synergistic actions of physical entrapment, electrostatic interaction, and hydrogen bonding. In addition, the modified aerogels had good stability and reusability, and the filtration efficiency of PS–COOH remained at 100% after eight cycles. These findings provide a green and promising method for designing functional aerogel filters from sustainable resources to be used for applications in microplastics separation and water purification.
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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) | 0,000 | 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 ».