Tough Supramolecular Hydrogels Crafted via Lignin‐Induced Self‐Assembly
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Supramolecular hydrogels are typically assembled through weak non‐covalent interactions, posing a significant challenge in achieving ultra strength. Developing a higher strength based on molecular/nanoscale engineering concepts is a potential improvement strategy. Herein, a super‐tough supramolecular hydrogel is assembled by gradually diffusing lignosulfonate sodium (LS) into a polyvinyl alcohol (PVA) solution. Both simulations and analytical results indicate that the assembly and subsequent enhancement of the crosslinked network are primarily attributed to LS‐induced formation and gradual densification of strong crystalline domains within the hydrogel. The optimized hydrogel exhibits impressive mechanical properties with tensile strength of ≈20 MPa, Young's modulus of ≈14 MPa, and toughness of ≈50 MJ m⁻ 3 , making it the strongest lignin‐PVA/polymer hydrogel known so far. Moreover, LS provides the supramolecular hydrogel with excellent low‐temperature stability (<‐60 °C), antibacterial, and UV‐blocking capability (≈100%). Interestingly, the diffusion ability of LS is demonstrated for self‐restructuring damaged supramolecular hydrogel, achieving 3D patterning on hydrogel surfaces, and enhancing the local strength of the freeze‐thaw PVA hydrogel. The goal is to foster a versatile hydrogel platform by combining eco‐friendly LS with biocompatible PVA, paving the way for innovation and interdisciplinarity in biomedicine, engineering materials, and forestry science.
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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 ».