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Enregistrement W4389537743 · doi:10.3390/en16248007

Kraft Lignin Electro-Oxidation under Ambient Temperature and Pressure

2023· article· en· W4389537743 sur OpenAlexafffund
Jiashuai Han, Roger Lin, Mehdi Salehi, Amirhossein Farzi, Andrew Carkner, Kefang Liu, Omar Abou El-Oon, Olumoye Ajao, Ali Seifitokaldani

Notice bibliographique

RevueEnergies · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLignin and Wood Chemistry
Établissements canadiensNatural Resources CanadaMcGill University
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésVanillinLigninVanillic acidChemistryCatalysisKraft paperYield (engineering)Chemical engineeringOxygenOrganic chemistryPulp and paper industryMaterials scienceMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lignin is the largest natural source of aromatic chemicals. Due to its complex polymeric structure, Kraft lignin is under-utilized and usually combusted for heat generation, thus resulting in CO2 emissions in the Kraft process. To valorize lignin with renewable electricity and to convert it into value-added aromatic chemicals, efficient electrochemical methods need to be discovered, based not only on its apparent yield of building block chemicals but also on its energy efficiency. In this study, the electro-oxidative performance of six different metals was systematically evaluated. The results showed that the synthesized Ni-based catalyst can increase the vanillin and vanillic acid apparent yield by 50–60% compared to when Ni-based catalyst is absent. We also found that the oxygen evolution reaction (OER) is more than a competing reaction since the presence of oxygen synergistically aids oxidation of the lignin to increase aromatic chemical production by 63% compared to the sum of vanillin generation from both voltage-only and oxygen-only scenarios. With the novel proposed notion of charge efficiency, we showed that utilizing a thinner layer of Ni catalyst balances the OER and the oxidative reaction of lignin, thus improving the charge efficiency for vanillin by 22%

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)0,000
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,184
Écart entre enseignants0,180 · 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

Citations9
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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