Low-energy and simple synthesis of individualized cationic pH-responsive tertiary-aminated cellulose nanofibers and chitin nanocrystals by mechanochemistry and aging
Notice bibliographique
Résumé
Cellulose and chitin nanomaterials are promising sustainable materials that exhibit attractive mechanical, optical, thermal, and chemical properties. Cellulose nanofibers (CNFs) have found applications to the field of packaging, reinforced composite or biomedical applications. Introducing charged functional groups onto these nanomaterials is a proven strategy to improve their dispersibility and processability, as well as their properties, such as adsorption capacity. The use of high energy defibrillators has remained necessary to access CNFs despite the introduction of surface charges prior to increase the efficiency of nanomaterial extraction. To date, there is no known synthesis of cationic CNFs (CCNFs) that is both energy efficient in the defibrillation, and chemically efficient in material modification. Herein we report a strategy to access CCNFs directly from once-dried wood pulp through mechanochemical and aging-based nucleophilic substitution, followed by a short sonication. This treatment introduces pH-responsive cationic diethylethylamine (DEEA) groups with a degree of substitution (DS) as high as 0.80 (amine content of 3.29 mmol g-1) without the use of excess reagents. The combination of short mechanochemical treatment (10 min), with aging and sonication allows access to high quality, 2-nm-wide, 1-μm-long CCNFs with high crystallinity of 56.6% and high ζ-potential of 68.10 ± 1.43 mV from sheets of pulp. The method was also applied to powder microcrystalline cellulose and chitin, to afford cationic nanocrystals of cellulose and chitin.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».