Efficient and rapid depolymerization of Kraft lignin to bio-oil using microwave heating with solvent sequential extraction
Notice bibliographique
Résumé
Energy-intensive conditions in conventional methods for lignin depolymerization highlight the need for more sustainable approaches. Microwave irradiation, known for its faster heating, lower energy consumption, and reduced reaction times, makes it an ideal alternative. This study explored the feasibility of microwave-assisted lignin depolymerization in isopropanol and formic acid without a metal-based catalyst. The temperature and lignin dosage emerged as the most critical factors influencing yield and molecular weight. The highest bio-oil yield of 55 % was achieved by depolymerizing 0.5 g of lignin at 120 °C for 30 min. Due to the complex oligomer mixture in the bio-oil, a sequential solvent extraction method was used to obtain uniform fractions. The process involved sequential dissolution in ethyl acetate, dichloromethane/toluene, and hexane, with the insoluble residues collected at each process step. The extraction process favored a reduction in molecular weight, achieved a narrower polydispersity, and increased the concentration of phenolic units. These changes made the oligomeric fractions more suitable for various applications, enhancing their potential as replacements for petroleum-based compounds. This study also examined the biochar derived from the insoluble fraction of depolymerization, emphasizing its role in improving lignin valorization. Preliminary analysis indicated that 34 wt% of biochar was produced, with the majority of silica and inorganic compounds retained in this fraction. • Effective depolymerization of Kraft lignin using microwave heating was achieved. • The process yielded 55 % bio-oil and 4.2 mmol/g of total hydroxyl groups. • Solvent extraction method efficiently separated dimers and trimers from bio-oil. • Solvent extraction produced fractions enriched in non-condensed phenolic compounds.
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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) | 0,001 | 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 ».