Pure mycelium materials production from agri‐processing water: Effects of feedstock composition on material properties for packaging applications
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this work, pure mycelium materials (PMMs) were produced by cultivating fungi Trametes versicolor and Irpex lacteus on lignocellulose‐rich agricultural processing water. This water was a side stream from the alkali treatment of purposely grown biomass (miscanthus) for cellulose fiber extraction and contained lignocellulosic residues. Agri‐processing water yielded ~75‐mg/L PMMs with superior mechano‐physical properties than synthetic medium‐based ones. These properties were further enhanced by PMM post‐processing with glycerol. The thermal stability of PMMs was demonstrated by their higher melting temperature than low density polyethylene (LDPE) while their degradation between 200–380°C, and density of <1.0 g/cm 3 , like LDPE. Their mechanical performance was studied on filmlike specimens via dynamic mechanical analyzer. PMMs showed a viscoelastic behavior with a high storage modulus of 34 MPa at 65°C suggesting their suitability for packaging applications. This work provides guidelines on optimizing PMM production using agri‐processing water to obtain tunable mechano‐physical properties. Practitioner Points Valorization of agri‐processing water to produce high‐value PMM packaging products. No pure or expensive nutrient supplementation was needed for agri‐based feedstock. Relationships between feedstock composition and PMM properties were established. PMMs showed a similar thermal profile and density as typical petro‐based packaging materials. The addition of glycerol postproduction induced flexibility in PMMs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».