A Greener Way of Making Cellulose Clothing
Notice bibliographique
Résumé
Cotton is the world's most demanding non-food crop. Cotton grows in arid countries such as India and China. However, its production consumes an enormous 250 billion tons of water annually, amplifying water scarcity. Cellulose, found in plants like wood, bamboo, and mosses, offers a sustainable alternative for textiles. Traditionally, cellulose is processed into textiles using the viscose method, which involves carbon disulfide. This process releases hydrogen sulfide, harmful to aquatic life and human health, and carbon disulfide, a hazardous pollutant affecting the reproductive system and vision. Many research groups have proposed an alternative method, which involves dissolving cellulose in dimethyl sulfoxide (DMSO) and Diazabicyclo[5.4.0]undec-7-ene (DBU) under 1 atm of CO2. DBU, with a pKaH ~ 12, deprotonates cellulose’s hydroxyl groups forming a DMSO-soluble cellulose carbonate complex that can be spun into filaments. However, DBU is costly, hazardous, and prone to hydrolysis, leading to byproducts. The objective of the research was to find a more environmentally friendly, less toxic, and cost-effective base for cellulose dissolution. Two tertiary amines, triethylamine (pKaH~9) and tripropylamine (pKaH~10.7), were tested. Due to its low basicity triethylamine failed to dissolve cellulose even under high CO2 pressure (up to 50 bar), resulting in a cloudy solution. Tripropylamine is insoluble in DMSO, therefore resulting in a phase separation of a tripropylamine layer and cellulose/DMSO layer. Additionally, 2,2,6,6-tetramethyl-piperidine was also tested at high CO2 pressure (up to 50 bar), but a biphasic solution was formed at 10 bar . This indicates that the protonated form of the base does not dissolve in DMSO. Ultimately, no alternative base was found to be sufficiently basic to deprotonate the hydroxyl groups on cellulose and promote dissolution, even at high pressure.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».