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Enregistrement W4409487149 · doi:10.1021/acsomega.5c00746

Thermal Polymerization of Softwood Kraft Lignin: Enhanced Adhesion of Lignin-Phenol-Formaldehyde Blends

2025· article· en· W4409487149 sur OpenAlexafffund
Daniel Beaudoin, Ernest Paluš, Zeen Huang, Alain Gagné, Sophie Langis‐Barsetti, Guillaume Nolin, Xiaoyu Wang

Notice bibliographique

RevueACS Omega · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLignin and Wood Chemistry
Établissements canadiensFPInnovations
Organismes subventionnairesNatural Resources Canada
Mots-clésSoftwoodLigninFormaldehydeMaterials sciencePolymerizationPhenolKraft paperComposite materialPolymer chemistryChemical engineeringChemistryPulp and paper industryOrganic chemistryPolymer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Thermal polymerization improved the adhesion properties of softwood kraft lignin, making polymerized softwood kraft lignin a viable and sustainable partial substitute for phenol-formaldehyde resins used in engineered wood panels. This was confirmed by the increased shear strengths observed after pressing hardwood veneers with either alkaline aqueous lignin solutions or their blends with commercial phenol-formaldehyde resins. Plywood panels bonded with blends of polymerized kraft lignin and phenol-formaldehyde resins exhibited higher wood failure values compared with those bonded with phenol-formaldehyde resins alone. Extensive polymerization was achieved solely via nonoxidative thermal treatments. The impact of temperature and time on average molar mass, dispersity, and intrinsic viscosity was investigated by size-exclusion chromatography, revealing that the average molar mass of kraft lignin can be increased by more than 40 times its original value. Other critical parameters affecting the polymerization process such as pH and water content were identified, and their influence quantified. Hydroxyl content measured by 31 P NMR before and after polymerization suggests that the formation of ethers between phenols and benzylic hydroxyl groups is mainly responsible for the observed increase in molar mass.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,691

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,198 · 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 tête enseignante, 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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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