Textiles from non-wood feedstocks: Challenges and opportunities of current and emerging fiber spinning technologies
Notice bibliographique
Résumé
As the global population continues growing, the demand for textiles also increases, putting pressure on cotton manufacturers to produce more natural fiber from this already undersupplied resource. Synthetic fibers such as polyester (PET) can be manufactured quickly and cheaply, but these petroleum-based products are detrimental to the environment. With increased efforts to encourage transparency and create a more circular textile economy, other natural alternatives must be considered. This article discusses the existing condition and future possibilities for man-made cellulosic fibers (MMCFs), with an emphasis on using non-woody alternative feedstocks as a starting material. This work focuses on conversion technology suitable for producing textile-grade fibers from non-wood-based dissolving pulp, which may be different in nature from its woody counterpart and therefore behave differently in spinning processes. Derivatization and dissolution methods are detailed, along with spinning techniques and parameters for these processes. Existing research related to the spinning of non-woody-based dissolving pulp is covered, along with suggestions for the most promising feedstock and technology combinations. In addition, an emerging method of conversion, in which textile fibers are spun from a hydrogel made of an undissolved nano/micro-fibrillated fiber suspension, is briefly discussed due to its unique potential. Methods and concepts compiled in this review relate to utilizing alternative feedstocks for future fibers while providing a better understanding of conventional and emerging fiber spinning processes for these fibers.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».