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Enregistrement W4389098472 · doi:10.3390/app132312759

Processes and Challenges for the Manufacturing of Lyocell Fibres with Alternative Agricultural Feedstocks

2023· article· en· W4389098472 sur OpenAlexafffund
Lelia Lawson, Madison Ford, Md. Saiful Hoque, Wade Chute, David C. Bressler, Patricia I. Dolez

Notice bibliographique

RevueApplied Sciences · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvanced Cellulose Research Studies
Établissements canadiensNova Chemicals (Canada)University of Alberta
Organismes subventionnairesAlberta InnovatesAlberta Innovates - Technology Futures
Mots-clésLyocellRaw materialCellulosic ethanolEconomic shortagePulp and paper industryPulp (tooth)Waste managementEngineeringCelluloseChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lyocell man-made cellulosic fibres (L-MMCF) have been commercially available since the mid-1990’s, with the typical feedstock prepared from tree pulp or cotton linters. In recent years, there have been advancements in the utilisation of high alpha-cellulose agricultural biomass for L-MMCF feedstock. Industrial hemp stalks offer a unique opportunity for L-MMCF since hemp is considered an environmentally conscious crop that can also help to bridge the gap in worldwide cellulose shortages; additionally, industrial hemp stalks are high in alpha-cellulose, making this an ideal feedstock for L-MMCF manufacturing. This review paper outlines the lyocell process in detail, including processes for preparation of feedstocks, pulp processing, removal of contaminants and nonessential plant components, pulp dissolution, dope preparation, and fibre spinning. Opportunities and challenges associated with the utilisation of industrial hemp stalks as an alternative feedstock are addressed through all steps of the manufacturing process. Incorporating alternative feedstock opens new perspectives for manufacturing sustainable L-MMCF.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,385

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,231 · 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 tête enseignante, 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

Citations15
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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