Deep eutectic solvents as enablers of lignin nanoparticles: Advances in extraction, valorization and challenges
Notice bibliographique
Résumé
Lignin nanoparticles (LNPs) exhibit high specific surface area, superior absorption capacity, and tunable size/structure, driving significant research interest. Deep eutectic solvents (DESs) have emerged as efficient and sustainable media for LNPs extraction. This review fills a critical gap by systematically analyzing DESs-based LNPs extraction and applications. We comprehensively evaluate acidic, neutral, and alkaline DESs systems for LNPs synthesis, with emphasis on interfacial formation mechanisms during fractionation. The work further explores interfacial engineering strategies for LNPs valorization in functional composites. The DES systems enable efficient, green LNPs extraction with precise size control. But the different system displayed different LNPs characteristics, extraction efficiency. The interfacial self-assembly mechanisms govern LNPs formation during DES fractionation. Furthermore, LNPs enhance composites in food packaging, enzyme immobilization, wastewater adsorbent, energy storage. However, critical barriers persist in aggregation control, purity, and economic feasibility. DES-extracted LNPs offer transformative potential for high-value bio-composites. This review is expected to provide a platform database but insightful understanding for effective engineering design of LNPs extraction by DESs, and for further innovations of functionalized LNPs composites.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».