Synthesis of a Novel Cellulose Nanofiber-Based Composite Hydrogel with Poly(methyl methacrylate-<i>co</i>-methacrylic Acid) for Effective Water Removal from Liquid Fuels
Notice bibliographique
Résumé
Water is present in liquid fuels in three different forms: dissolved, free, or emulsified, and its presence can considerably impair fuel quality by encouraging microorganism growth. This growth contributes to the generation of sludge, an increase in turbidity, and the corrosion of tanks and mechanical components of motor vehicles. In this context, this research work proposes the synthesis of a nanocomposite hydrogel made of poly(methyl methacrylate- co -methacrylic acid) and cellulose nanofibers (CNFs) by free radical polymerization for removal of water from diesel. An extensive physicochemical characterization of the hydrogels was performed, and a full experimental design (2 2 with 3 central points) evaluated the influence of the different CNF percentages and temperatures on the maximum swelling degree of the hydrogel nanocomposites. According to this experimental design, the only statistically significant independent variable was the CNF percentage. Finally, batch tests were performed to build the kinetic curves based on five adsorbents: CNF, poly(MMA- co -MAA), and poly[(MMA- co -MAA) with CNF at 1, 2.5, and 5%]. All samples were highly effective at removing water from commercial diesel in a short time. In this analysis, CNF reached equilibrium in 3 h, while all other samples required 8 h. All composite hydrogels exceeded 80% water removal at the equilibrium time. The high efficiency of the nanocomposites was demonstrated, suggesting the potential for application on an industrial scale, over a wide range of water concentrations.
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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) | 0,001 | 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 ».