Carboxymethylated lignin incorporated chitosan aerogel as thermal insulator
Notice bibliographique
Résumé
Aerogels have been used in many applications, including thermal insulation. However, most of these aerogels were produced using petrochemical materials with adverse environmental footprints. Biodegradable materials, such as chitosan (CH) and lignin, can promote the green manufacturing of sustainable aerogels. In this work, aerogels were produced from carboxymethylated lignin (CM). The NMR and XPS confirmed the crosslinking of CM and CH, as indicated by an increase in the intensity of the O C–N bond in the lignin-chitosan composite network. This work assessed a hypothesis that carboxymethylated lignin derivatives would improve the critical characteristics of aerogels required for insulation purposes. As the charge density of CM increased, the crosslinking bond between CM and CH intensified, reducing porosity and compression strength while increasing thermal conductivity. In addition, the increment in the charge density of CM increased the elasticity and hardness of the induced aerogels. The least charged CM (CM1) fabricated aerogel with a surface area of 211.2 (m 2 /g), pore volume of 0.198 (cm 3 /g), and pore size of 1.9 (nm). This aerogel had the lowest thermal conductivity, 0.035 (W/mk), and the highest compression strength, 3.87 (MPa). Moreover, the addition of CM increased the biodegradability of the aerogels. The results of this work present a promising strategy for fabricating a sustainable and biodegradable aerogel using only green materials and employing water-based, environmentally friendly processes that eliminate the use of toxic organic solvents.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 |
| 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 ».