Equilibrium Moisture Mediated Esterification Reaction to Achieve Over 100% Lignocellulosic Nanofibrils Yield
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Lignocellulosic nanofibrils (LCNFs) isolation is recognized as an efficient strategy for maximizing biomass utilization. Nevertheless, achieving a 100% yield presents a formidable challenge. Here, an esterification strategy mediated by the equilibrium moisture in biomass is proposed for LCNFs preparation without the use of catalysts, resulting in a yield exceeding 100%. Different from anhydrous chemical thermomechanical pulp (CTMP 0% ), the presence of moisture (moisture content of 7 wt%, denoted as CTMP 7% ) introduces a notably distinct process for the pretreatment of CTMP, comprising the initial disintegration and the post‐esterification steps. The maleic acid, generated through maleic anhydride (MA) hydrolysis, degrades the recalcitrant lignin‐carbohydrate complex (LCC) structures, resulting in esterified CTMP 7% (E‐CTMP 7% ). The highly grafted esters compensate for the mass loss resulting from the partial removal of hydrolyzed lignin and hemicellulose, ensuring a high yield. Following microfluidization, favorable LCNF 7% with a high yield (114.4 ± 3.0%) and a high charge content (1.74 ± 0.09 mmol g −1 ) can be easily produced, surpassing most previous records for LCNFs. Additionally, LCNF 7% presented highly processability for filaments, films, and 3D honeycomb structures preparation. These findings provide valuable insights and guidance for achieving a high yield in the isolation of LCNFs from biomass through the mediation of equilibrium moisture.
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 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 | 0,002 |
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 ».