Upcycling of protein concentrates from industrial byproducts into polyurethane wood adhesives
Notice bibliographique
Résumé
Wood structures generally rely on synthetic adhesives for their strength and versatility. However, environmental concerns linked to the chemical composition of these adhesives have stimulated the search for more environmentally friendly adhesives. Researchers have explored replacing petroleum-based constituents with natural raw materials such as lignins, tannins, and proteins. Of these alternatives, proteins, being biological macromolecules, are recognized for their capacity to enhance adhesion to wood substrates. This study considered the development of protein-based adhesives derived from diverse sources, including soybean meal, microbrewery spent grains, shrimp shells, and skim milk powder. These raw materials were subjected to mild alkaline conditions to yield protein concentrates. The resulting adhesives were formulated at various protein content levels: 5%, 10%, 15%, and 20%. The study’s findings showed that the incorporation of proteins into the polyurethane adhesive system not only can preserve but also augment adhesive performance. This enhancement encompasses deeper penetration into wood substrates and an overall improvement in mechanical strength. These results underscore the promise of proteins as a sustainable alternative to petroleum-based polyols in adhesive formulations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 tête enseignante, 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 ».