Lignin Caprolactone-Derived Wood Coatings
Notice bibliographique
Résumé
The variation in the characteristics of lignin can influence its potential use for coating applications. In this work, we examined the polymerization of three lignin types, i.e., birch alkaline (BL), wheat straw alkaline (WL), and softwood kraft lignin (SL), with caprolactone (CL) before and after ethanol fractionation. The molecular weight, hydroxyl group, and thermal stability of lignin were significantly altered after ethanol fractionation, affecting its reactivity to ring-opening polymerization with CL and, consequently, the characteristics of the final polymers. Due to more significant changes in the functional groups of SL and WL compared to BL, the polymerization of SL and WL with CL was affected more intensely than that of BL with CL. The wood coating performance (e.g., water contact angle (WCA) and flame-retardant properties) of fractionated lignin-CL polymers was superior to that of their unfractionated counterparts. The wheat straw fractionated lignin (WL E )-CL polymer (WL E P) exhibited a superior WCA (125°) and a limiting oxygen index (27.5%) to other lignin-CL polymers, which were also stable after sand abrasion and knifing. The superior coating performance of WL E P on wood surfaces is attributable to the heightened reactivity of WL E with CL and an increased polymerization of PCL on the lignin backbone. The preliminary cost estimation and robustness of a proposed process confirmed windows of opportunity for fabricating lignin-CL polymers to replace oil-derived polymers for coating applications.
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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 | 0,000 |
| 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 ».