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Enregistrement W4406101315 · doi:10.3390/fib13010003

Recovery of N-Methylmorpholine N-Oxide (NMMO) in Lyocell Fibre Manufacturing Process

2025· article· en· W4406101315 sur OpenAlexafffund
Maria Sawiak, Bernardo A. Souto, Lelia Lawson, John M. H. Lo, Patricia I. Dolez

Notice bibliographique

RevueFibers · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvanced Cellulose Research Studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaInnotech AlbertaAlberta InnovatesUniversity of Alberta
Mots-clésLyocellMaterials sciencePulp and paper industryFourier transform infrared spectroscopyCelluloseWaste managementProcess engineeringChemical engineeringFiberComposite materialEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The lyocell process offers an environmentally friendly strategy to produce regenerated cellulose fibre from biomass. However, it is critical to recover and reuse the N-methyl-morpholine-N-oxide (NMMO) solvent to maximize the environmental benefits and lower the cost. This article reviews NMMO recovery and characterization techniques at the lab and industrial scales, and methods to limit the NMMO degradation during the process. The article also presents the results of a pilot study investigating the recovery of NMMO from lyocell manmade cellulosic fibre (L-MMCF) manufacturing wastewater. The work described includes the development of a calibration curve for the determination of NMMO content in aqueous solutions using Fourier Transform Infrared Spectroscopy (FTIR). Successful NMMO recovery from the wastewater was achieved using a rotary evaporator: the final NMMO concentration was 50, i.e., ready for use in the lyocell process, and no NMMO degradation was observed. The knowledge in this paper will support advances in L-MMCF manufacturing and the reduction in textile environmental footprint.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,286 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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