Fabrication of Hydrophobic Lignin-Based Films through Tandem Chemical Modification and Plasma Treatment
Notice bibliographique
Résumé
Fully renewable hydrophobic materials offer a promising solution to addressing environmental challenges. Lignin, a relatively underutilized renewable polymer that naturally exhibits hydrophobicity, shows potential as a blend material in various applications. However, current approaches using technical lignin as a primary component or additive in renewable film manufacturing often rely on nonrenewable, external hydrophobic agents. Here, we developed a tandem strategy to create a fully renewable, hydrophobic lignin-based film. First, lignin was esterified by incorporating long-chain palmitic groups to enhance its hydrophobicity. A poly[( R )-3-hydroxybutyrate] (PHB) film containing 20% palmitoylated lignin demonstrated improved hydrophobicity, with the water contact angle (WCA) increasing from 75.4 to 106.7°. To further enhance hydrophobicity, the film underwent oxygen plasma treatment, which introduced macroscopic surface roughness in the form of “nanoforests.” This treatment significantly increased the WCA to 139°, confirming the effectiveness of the tandem strategy for producing hydrophobic 2D materials. Molecular dynamics simulations revealed that the C16 chain in palmitoylated lignin created a more compact complex with PHB through strong van der Waals interactions and optimized hydrogen bonding, suggesting potential for developing high-lignin-content films. This work demonstrates a facile approach for fabricating fully renewable, hydrophobic composite films without the need for external materials.
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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 ».