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Enregistrement W4414289357 · doi:10.1021/acs.biomac.5c00437

Highly-Flame-Retardant Performance and Sustainable Polyurethane Foams from Industrial Kraft Lignin via Exploiting Lignin Demethylation

2025· article· en· W4414289357 sur OpenAlexaff
Tianyuan Xiao, Lu Wu, Qianwei Xu, Xuanjia Yu, Qiu Fu, Fengshan Zhang, Yong Li, Guangming Yin, Lingzhi Huang, Pedram Fatehi, Haiqiang Shi

Notice bibliographique

RevueBiomacromolecules · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLignin and Wood Chemistry
Établissements canadiensLakehead University
Organismes subventionnairesLiaoning Revitalization Talents ProgramNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésPolyurethaneLigninThermal stabilityPolymerPyrolysisLimiting oxygen indexDemethylation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Achieving the enhancement of thermal stability in polyurethane (PU) foams and promoting their green and harmless development have long been both hotspots and challenges in this field. Here, the molecular integration of demethylated lignin and 2NH2DOPO was achieved through the Mannich reaction, which were successfully incorporated into the macromolecular network of polyurethane foam. The unique molecular structure and functional groups synergistically enhance both its condensed-phase and gas-phase flame-retardant performances, which endows the PU foam with an astonishing limiting oxygen index (LOI) value as high as 34.5% and enables it to meet the combustion standard of UL-94 V-0. In addition, the incorporation of lignin enhances the rigidity of the polymer network structure and establishes a chemically reversible dynamic network, thereby endowing the foam composites with improved compressive strength. This work provides an innovative approach for coordinating the development of sustainable and flame-retardant PU foams and paves the way for the high-value utilization of lignin.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,000
Score d'incertitude au seuil0,001

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,186 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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