Functionalized lignin nanoparticles prepared by high shear homogenization for all green and barrier-enhanced paper packaging
Notice bibliographique
Résumé
Paper-based materials made from cellulose have been sought after as a sustainable and inexpensive packaging option. However, the porous structure and high hydrophilicity of paper-based materials result in inadequate water and oil repellency, as well as a limited water vapor barrier. In this work, lignin nanoparticles (LNPs) were prepared using a high-speed homogenizer, and subsequently coated on base paper along with cationic starch to enhance its multi-barrier performance to facilitate the packaging application. The LNPs obtained through such a facile process formed stable colloidal dispersion in water, which exhibited excellent interfacial compatibility with cationic starch. During the coating process, a highly adhesive emulsion consisting of cationic starch and LNPs were coated on the surface of base paper, imparting good hydrophobic properties to the paper. The resulting paper material exhibited good water resistance (Cobb value of 37.5 g m−2), high oil resistance (Kit rating 9) and tensile strength (48.93 MPa). The reduction in water vapor transmission rate (WVTR) exceeds sixfold. This study provides a new avenue for the application of lignin in high-barrier, fluorine-free, water-and oil-resistant packaging materials.
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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 ».