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Enregistrement W4392316465 · doi:10.1080/02773813.2024.2314454

Aqueous ethanol fractionation of softwood and hardwood kraft lignins: Impact on purity and properties

2024· article· en· W4392316465 sur OpenAlexaff
Daniel Beaudoin, Sophie Langis‐Barsetti, Alain Gagné, Ernest Paluš, John P. W. Inwood, Mohan K.R. Konduri

Notice bibliographique

RevueJournal of Wood Chemistry and Technology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLignin and Wood Chemistry
Établissements canadiensFPInnovations
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSoftwoodChemistryHardwoodKraft paperAqueous solutionFractionationPulp and paper industryEthanolOrganic chemistryChromatographyBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Industrial kraft lignins are mixtures of macromolecular components variable in both structure and composition. To maximize their value in commercial applications, they often need to be homogenized and purified. Several fractionation methods have been reported to improve the properties of kraft lignins, but these reports have been mostly limited to kraft lignins of single origins. In this study, the physicochemical properties of fractions from four industrial kraft lignins were compared. Fractionation was performed on both softwood and hardwood lignins by partial dissolution in aqueous ethanol followed by precipitation with water. The yields of each fraction varied greatly between the lignins, with differences reaching up to 35% for a single fraction. All fractions were characterized which showed that fractions having remarkably similar properties and compositions can be obtained from different lignins. Organic and inorganic impurities were found to concentrate in specific fractions which allowed the isolation of highly purified fractions of kraft lignin. These results highlight the importance of matching individual kraft lignins with suitable applications.

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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,465

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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