Comparing enzymatic post-treatments by endoglucanase (EG) and lytic polysaccharide monooxygenase (LPMO) on microfibrillated cellulose (MFC) to enhance cellulose film fabrication
Notice bibliographique
Résumé
Cellulose is the world's most abundant natural polymer and it can be used as a substitute for fossil derived products. The work described here evaluated the use of mono-component enzyme treatment, using endoglucanase (EG) and lytic polysaccharide monooxygenase (LPMO), to improve the properties of micro-fibrillated cellulose (MFC) produced from mechanically refined kraft pulp. Endoglucanase treatment of the pulp significantly reduced the degree of polymerization (DP) of the cellulose by promoting fiber cutting. In contrast, LPMO treatment only slightly reduced the fiber length and pulp viscosity. However, the introduction of carboxylic acid groups by the action of LPMO appeared to enhance the accessible surface area of cellulose. Enzyme-treated MFC showed improved nano-fibrillation with transmittance and water retention values increased after both enzyme treatments. The cellulose films derived from enzyme-treated MFC showed enhanced mechanical properties with the LPMO-treated films showing superior tensile strength (77 MPa) and Young's modulus (3600 MPa). Thermogravimetric analysis (TGA) also indicated improved thermal stability for both enzyme-treated films. LPMO treatments proved more effective, promoting nano-fibrillation while maintaining fiber integrity and enhanced intermolecular interactions. • EG and LPMO treatments enhance the mechanical properties of MFC. • Neither EG nor LPMO changes the composition of MFC. • EG treatment resulted in both fiber cleavage and fibrillation. • LPMO treatment is more selective, promoting fibrillation over fiber cleavage.
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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 ».